Глоссарий

>>>

По умолчанию интерпретатор Python использует такой приглашение в интерактивной оболочке. Часто встречается в примерах кода, которые можно выполнить интерактивно в интерпретаторе.

...

Может относиться к:

• По умолчанию приглашение Python в интерактивной оболочке при вводе кода для отступов, когда находится внутри пары соответсвующих открывающих и закрывающих разделителей (скобки, квадратные скобки, фигурные скобки или тройные кавычки), или после указания декоратора.
• Встроенной константе Ellipsis.

2to3

Инструмент, который пытается преобразовать код Python 2.x в код Python 3.x, обрабатывая большинство несовместимостей, которые могут быть обнаружены при разборе исходного кода и обходе дерева разбора.

2to3 доступен в стандартной библиотеке как lib2to3; отдельный командный интерфейс предоставляется как Tools/scripts/2to3. См. 2to3 — Автоматическое преобразование кода Python 2 в 3.

abstract base class

Абстрактные базовые классы дополняют метод наследования по поведению, предоставляя способ определения интерфейсов, когда другие методы, такие как hasattr(), были бы неудобны или содержали бы тонкие ошибки (например, с магическими методами). ABC вводят виртуальные подклассы, которые являются классами, не наследующимися от класса, но все еще распознаваемые isinstance() и issubclass(); см. документацию модуля abc. Python поставляется со многими встроенными ABC для структур данных (в модуле collections.abc), чисел (в модуле numbers), потоков (в модуле io), поисковиков и загрузчиков импорта (в модуле importlib.abc). Вы можете создавать свои собственные ABC с помощью модуля abc.

annotation

Метка, связанная с переменной, атрибутом класса или параметром/значением возвращаемого значения функции, используемая по соглашению в качестве подсказки типа.

Аннотации локальных переменных не могут быть обработаны во время выполнения, но аннотации глобальных переменных, атрибутов класса и функций хранятся в специальном атрибуте __annotations__ модулей, классов и функций соответственно.

См. аннотацию переменной, аннотацию функции, PEP 484 и PEP 526, которые описывают эту функциональность. Также см. Рекомендации по применению аннотаций для получения информации о лучших практиках работы с аннотациями.

argument

Значение, передаваемое в функцию (или метод) при вызове функции. Существуют два типа аргументов:

• именованный аргумент: аргумент, предваряемый идентификатором (например, name=) в вызове функции или передаваемый как значение в словаре, предваряемый **. Например, 3 и 5 — оба именованных аргумента в следующих вызовах complex():

  complex(real=3, imag=5)
  complex(**{'real': 3, 'imag': 5})
  

• позиционный аргумент: аргумент, который не является именованным аргументом. Позиционные аргументы могут появляться в начале списка аргументов и/или передаваться как элементы итерируемого объекта, предваряемые *. Например, 3 и 5 — оба позиционных аргумента в следующих вызовах:

  complex(3, 5)
  complex(*(3, 5))
  

Аргументы присваиваются именованным локальным переменным в теле функции. Правила, регулирующие это присвоение, см. в разделе Вызовы. Синтаксически, для представления аргумента можно использовать любое выражение; вычисленное значение присваивается локальной переменной.

См. также запись в глоссарии параметр, вопрос в FAQ о разнице между аргументами и параметрами, и PEP 362.

asynchronous context manager

Объект, который управляет средой, показанной в операторе async with, определяя методы __aenter__() и __aexit__(). Введено в PEP 492.

asynchronous generator

Функция, возвращающая итератор асинхронного генератора. Она похожа на функцию сопрограммы, определенную с помощью async def, за исключением того, что она содержит выражения yield для создания последовательности значений, пригодных для использования в цикле async for.

Обычно относится к функции асинхронного генератора, но в некоторых контекстах может относиться к итератору асинхронного генератора. В тех случаях, когда предполагаемое значение не ясно, использование полных терминов позволяет избежать двусмысленности.

Функция асинхронного генератора может содержать выражения await, а также операторы async for и async with.

asynchronous generator iterator

Объект, созданный функцией асинхронного генератора.

Это асинхронный итератор, который при вызове с помощью метода __anext__() возвращает ожидаемый объект, который выполнит тело функции асинхронного генератора до следующего выражения yield.

Каждое yield временно приостанавливает обработку, запоминая состояние выполнения (включая локальные переменные и ожидающие операторы try). Когда итератор асинхронного генератора эффективно возобновляется с другим ожидаемым объектом, возвращенным __anext__(), он продолжает с того места, на котором остановился. См. PEP 492 и PEP 525.

asynchronous iterable

Объект, который может использоваться в операторе async for. Должен возвращать асинхронный итератор из своего метода __aiter__(). Введено в PEP 492.

asynchronous iterator

Объект, реализующий методы __aiter__() и __anext__(). Метод __anext__() должен возвращать объект awaitable. async for разрешает awaitables, возвращаемые методом __anext__() асинхронного итератора, до тех пор, пока не будет поднято исключение StopAsyncIteration. Введено в PEP 492.

attribute

Значение, связанное с объектом, которое обычно ссылается по имени с использованием точечных выражений. Например, если объект o имеет атрибут a, он будет ссылаться как o.a.

Можно присвоить объекту атрибут, имя которого не является идентификатором, определенным в Идентификаторы и ключевые слова, например, используя setattr(), если это разрешено объектом. Такой атрибут будет недоступен с использованием точечного выражения и вместо этого должен быть получен с помощью getattr().

awaitable

Объект, который может быть использован в выражении await. Может быть генератором или объектом с методом __await__(). Смотрите также PEP 492.

BDFL

Бенефициарный диктатор на всю жизнь, а.к.а. Гвидо ван Россум, создатель Python.

binary file

Объект файла, способный читать и записывать байтовые объекты. Примеры бинарных файлов: файлы, открытые в бинарном режиме ('rb', 'wb' или 'rb+'), sys.stdin.buffer, sys.stdout.buffer и экземпляры io.BytesIO и gzip.GzipFile.

См. также текстовый файл для объекта файла, способного читать и записывать объекты str.

borrowed reference

В API Python на C, заимствованная ссылка — это ссылка на объект, где код, использующий объект, не владеет ссылкой. Она становится висящей ссылкой, если объект уничтожен. Например, сборщик мусора может удалить последнюю сильную ссылку на объект и, следовательно, уничтожить его.

Рекомендуется вызывать Py_INCREF() по заимствованной ссылке для преобразования её в сильную ссылку на месте, за исключением случаев, когда объект не может быть уничтожен до последнего использования заимствованной ссылки. Функция Py_NewRef() может использоваться для создания новой сильной ссылки.

bytes-like object

Объект, поддерживающий Протокол буфера и может экспортировать C-смежный буфер. Это включает все объекты bytes, bytearray и array.array, а также многие общие объекты memoryview. Байтподобные объекты могут использоваться для различных операций с бинарными данными; они включают сжатие, сохранение в бинарный файл и отправку по сокету.

Некоторые операции требуют, чтобы бинарные данные были изменяемыми. В документации они часто упоминаются как «изменяемые байтподобные объекты». Примеры изменяемых буферных объектов включают bytearray и memoryview объекта bytearray. Другие операции требуют, чтобы бинарные данные хранились в неизменяемых объектах («только для чтения байтподобные объекты»); примерами являются bytes и memoryview объекта bytes.

bytecode

Исходный код Python компилируется в байт-код, внутреннее представление программы Python в интерпретаторе CPython. Байткод также кэшируется в файлах .pyc для того, чтобы выполнение того же файла было быстрее во второй раз (перекомпиляция из исходного кода в байткод может быть предотвращена). Этот «промежуточный язык» выполняется на виртуальной машине, которая выполняет машинный код, соответствующий каждому байткоду. Обратите внимание, что байткоды не должны работать между различными виртуальными машинами Python и не должны быть стабильными между версиями Python.

Список инструкций байткода можно найти в документации по модулю dis.

callable

Вызываемый объект — это объект, который можно вызвать, возможно, с набором аргументов (см. аргумент), с помощью следующего синтаксиса:

callable(argument1, argument2, argumentN)

Функция функция, и расширяя понятие метод, является вызываемым объектом. Экземпляр класса, который реализует метод __call__(), также является вызываемым объектом.

callback

Подпрограммная функция, которая передаётся как аргумент для выполнения в какой-то момент в будущем.

class

Шаблон для создания пользовательских объектов. Определения классов обычно содержат определения методов, которые работают с экземплярами класса.

class variable

Переменная, определённая в классе и предназначенная для изменения только на уровне класса (т.е. не в экземпляре класса).

complex number

Расширение знакомой системы действительных чисел, в которой все числа выражаются как сумма действительной и мнимой частей. Мнимые числа — это действительные кратные мнимой единицы (квадратному корню из -1), часто записываемой как i в математике или j в технике. Python поддерживает комплексные числа, которые записываются с использованием последней записи; мнимая часть записывается с помощью суффикса j, например, 3+1j. Для доступа к комплексным аналогам модуля math, используйте cmath. Использование комплексных чисел — довольно продвинутая математическая функция. Если вам они не нужны, вы можете их спокойно игнорировать.

context manager

Объект, который управляет средой, видимой в инструкции with, определяя методы __enter__() и __exit__(). См. PEP 343.

context variable

Переменная, которая может иметь разные значения в зависимости от контекста. Это похоже на Thread-Local Storage, в котором каждый поток выполнения может иметь разное значение для переменной. Однако с переменными контекста может быть несколько контекстов в одном потоке выполнения, и основное использование переменных контекста — отслеживание переменных в одновременных асинхронных задачах. См. contextvars.

contiguous

Буфер считается непрерывным, если он является либо C-непрерывным, либо Fortran-непрерывным. Буферы нулевой размерности являются C- и Fortran-непрерывными. В одномерных массивах элементы должны располагаться в памяти рядом друг с другом в порядке возрастания индексов, начиная с нуля. В многомерных C-непрерывных массивах последний индекс изменяется быстрее всего при просмотре элементов в порядке адресов памяти. Однако в Fortran-непрерывных массивах первый индекс изменяется быстрее всего.

coroutine

Корутины — это более обобщённая форма подпрограмм. Подпрограммы вызываются в одной точке и завершаются в другой. Корутины могут вызываться, завершаться и возобновляться во многих различных точках. Они могут быть реализованы с помощью оператора async def. См. также PEP 492.

coroutine function

Функция, которая возвращает объект корутины. Функция корутины может быть определена с помощью оператора async def и может содержать ключевые слова await, async for и async with. Они были введены PEP 492.

CPython

Каноническая реализация языка программирования Python, распространяемая на python.org. Термин «CPython» используется при необходимости для различения этой реализации от других, таких как Jython или IronPython.

decorator

Функция, возвращающая другую функцию, обычно применяемая как преобразование функций с использованием синтаксиса @wrapper. Примеры декораторов — classmethod() и staticmethod().

Синтаксис декоратора — всего лишь синтаксический сахар, следующие два определения функций семантически эквивалентны:

def f(arg):
    ...
f = staticmethod(f)

@staticmethod
def f(arg):
    ...

Такая же концепция существует для классов, но используется реже. Дополнительную информацию о декораторах можно найти в документации по определениям функций и определениям классов.

descriptor

Любой объект, который определяет методы __get__(), __set__() или __delete__(). Когда атрибут класса является дескриптором, его специальное поведение при связывании срабатывает при поиске атрибута. Обычно использование a.b для получения, установки или удаления атрибута ищет объект b в словаре класса a, но если b является дескриптором, вызывается соответствующий метод дескриптора. Понимание дескрипторов является ключевым для глубокого понимания Python, поскольку они являются основой многих функций, включая функции, методы, свойства, классовые методы, статические методы и ссылки на родительские классы.

Дополнительную информацию о методах дескрипторов см. в Реализация дескрипторов или в Руководстве по дескрипторам.

dictionary

Ассоциативный массив, где произвольные ключи сопоставляются со значениями. Ключи могут быть любыми объектами с методами __hash__() и __eq__(). В Perl называется хэшем.

dictionary comprehension

Компактный способ обработки всех или части элементов в итерируемом объекте и возвращения словаря с результатами. results = {n: n ** 2 for n in range(10)} генерирует словарь, содержащий ключ n сопоставленный со значением n ** 2. См. Представления для списков, множеств и словарей.

dictionary view

Объекты, возвращаемые из dict.keys(), dict.values() и dict.items(), называются представлениями словаря. Они предоставляют динамическое представление записей словаря, что означает, что при изменении словаря представление отражает эти изменения. Чтобы принудительно преобразовать представление словаря в полный список, используйте list(dictview). См. Объекты представлений словаря.

docstring

Строковая литерал, которая появляется как первое выражение в классе, функции или модуле. Несмотря на то, что она игнорируется при выполнении блока кода, она распознаётся компилятором и помещается в атрибут __doc__ окружающего класса, функции или модуля. Поскольку она доступна через интроспекцию, это каноническое место для документации объекта.

duck-typing

Стиль программирования, который не смотрит на тип объекта, чтобы определить, имеет ли он нужный интерфейс; вместо этого метод или атрибут просто вызываются или используются («Если он выглядит как утка и крякает как утка, значит, это должна быть утка»). Подчёркивая интерфейсы, а не конкретные типы, хорошо спроектированный код улучшает свою гибкость, позволяя полиморфную подстановку. Подход duck-typing избегает тестов с использованием type() или isinstance(). (Заметьте, однако, что duck-typing можно дополнить абстрактными базовыми классами.) Вместо этого он обычно использует тесты с hasattr() или стиль программирования EAFP.

EAFP

Легче попросить прощения, чем разрешения. Этот распространённый стиль кодирования Python предполагает существование допустимых ключей или атрибутов и перехватывает исключения, если предположение оказывается ложным. Этот чистый и быстрый стиль характеризуется наличием множества операторов try и except. Этот метод контрастирует со стилем LBYL, распространённым во многих других языках, таких как C.

expression

Часть синтаксиса, которая может быть вычислена до некоторого значения. Иными словами, выражение — это совокупность элементов выражения, таких как литералы, имена, доступ к атрибутам, операторы или вызовы функций, которые все возвращают значение. В отличие от многих других языков, не все конструкции языка являются выражениями. Также существуют операторы, которые нельзя использовать в качестве выражений, таких как while. Присваивания также являются операторами, а не выражениями.

extension module

Модуль, написанный на C или C++, использующий C API Python для взаимодействия с ядром и с пользовательским кодом.

f-string

Строковые литералы, начинающиеся с 'f' или 'F', обычно называются «f-строками», что является сокращением от форматированных строковых литералов. См. также PEP 498.

file object

Объект, предоставляющий файловый API (с методами, такими как read() или write()) для доступа к базовому ресурсу. В зависимости от способа его создания, файловый объект может обеспечивать доступ к реальному файлу на диске или к другому типу хранилища или устройству связи (например, стандартному вводу/выводу, буферам в памяти, сокетам, каналам и т.д.). Файловые объекты также называются объектами, похожими на файлы или потоками.

На самом деле существует три категории файловых объектов: сырые бинарные файлы, буферизованные бинарные файлы и текстовые файлы. Их интерфейсы определены в модуле io. Канонический способ создания файлового объекта — с помощью функции open().

file-like object

Синоним для файлового объекта.

filesystem encoding and error handler

Кодировка и обработчик ошибок, используемые Python для декодирования байтов из операционной системы и кодирования Unicode для операционной системы.

Кодировка файловой системы должна гарантировать успешное декодирование всех байтов ниже 128. Если кодировка файловой системы не обеспечивает эту гарантию, функции API могут вызывать исключение UnicodeError.

Функции sys.getfilesystemencoding() и sys.getfilesystemencodeerrors() могут использоваться для получения кодировки и обработчика ошибок файловой системы.

Кодировка и обработчик ошибок файловой системы настраиваются при запуске Python функцией PyConfig_Read(): см. члены filesystem_encoding и filesystem_errors структуры PyConfig.

См. также кодировку локали.

finder

Объект, пытающийся найти загрузчик для импортируемого модуля.

Существуют два типа находок: нахождения мета-пути для использования с sys.meta_path и нахождения записи пути для использования с sys.path_hooks.

См. Систему импорта и importlib для более подробной информации.

floor division

Математическое деление, округляющее вниз до ближайшего целого числа. Оператор целочисленного деления — //. Например, выражение 11 // 4 равно 2, в отличие от 2.75, возвращаемого обычным делением чисел с плавающей точкой. Обратите внимание, что (-11) // 4 равно -3, так как это -2.75 округленное вниз. См. PEP 238.

function

Последовательность инструкций, возвращающая некоторое значение вызывающей стороне. Ей также можно передать ноль или более аргументов, которые могут быть использованы в выполнении тела функции. См. также параметр, метод и раздел Определения функций.

function annotation

Аннотация параметра или возвращаемого значения функции.

Аннотации функций обычно используются для намеков на тип: например, ожидается, что эта функция примет два int аргумента и ожидается, что она вернёт int:

def sum_two_numbers(a: int, b: int) -> int:
   return a + b

Синтаксис аннотаций функций описан в разделе Определения функций.

См. аннотацию переменной и PEP 484, которые описывают эту функциональность. Также см. Рекомендации по применению аннотаций для рекомендаций по работе с аннотациями.

__future__

Инструкция future, from __future__ import <feature>, указывает компилятору на компиляцию текущего модуля с использованием синтаксиса или семантики, которые станут стандартными в будущей версии Python. Модуль __future__ документирует возможные значения feature. Импортируя этот модуль и оценивая его переменные, вы можете увидеть, когда была впервые добавлена новая функция в язык и когда она (или она уже) станет стандартной:

>>> import __future__
>>> __future__.division
_Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)

garbage collection

Процесс освобождения памяти, когда она больше не используется. Python выполняет сборку мусора с помощью подсчёта ссылок и циклического сборщика мусора, способного обнаруживать и разрывать циклы ссылок. Сборщик мусора можно управлять с помощью модуля gc.

generator

Функция, которая возвращает итератор генератора. Она выглядит как обычная функция, за исключением того, что она содержит выражения yield для создания последовательности значений, которые могут быть использованы в цикле for или которые могут быть получены по одному за раз с помощью функции functools.singledispatch().

Обычно относится к функции-генератору, но в некоторых контекстах может относиться к итератору-генератору. В тех случаях, когда предполагаемое значение неясно, использование полных терминов устраняет неоднозначность.

generator iterator

Объект, созданный функцией-генератором генератор.

Каждое yield временно приостанавливает обработку, запоминая состояние выполнения (включая локальные переменные и ожидающие try-блоки). Когда итератор-генератор возобновляется, он продолжает с того места, где остановился (в отличие от функций, которые начинают с нуля при каждом вызове).

generator expression

Выражение, возвращающее итератор. Оно выглядит как обычное выражение, за которым следует for предложение, определяющее переменную цикла, диапазон и необязательное if предложение. Объединённое выражение генерирует значения для вложенной функции:

>>> sum(i*i for i in range(10))         # sum of squares 0, 1, 4, ... 81
285

generic function

Функция, составленная из нескольких функций, реализующих одну и ту же операцию для различных типов. Реализация, которая должна быть использована во время вызова, определяется алгоритмом диспетчеризации.

См. также запись глоссария одиночная диспетчеризация, декоратор functools.singledispatch() и PEP 443.

generic type

Тип тип, который может быть параметризован; обычно класс контейнера контейнерный класс, такой как list или dict. Используется для подсказок типов и аннотаций.

Для более подробной информации см. типы обобщенных псевдонимов, PEP 483, PEP 484, PEP 585 и модуль typing.

GIL

См. глобальную блокировку интерпретатора.

global interpreter lock

Механизм, используемый интерпретатором CPython для обеспечения выполнения только одной потоковой нити кода Python байт-кода за раз. Это упрощает реализацию CPython, делая модель объектов (включая критически важные встроенные типы, такие как dict) неявным образом защищенными от одновременного доступа. Блокировка всего интерпретатора облегчает создание многопоточного интерпретатора, за счет значительного уменьшения паралеллизма, обеспечиваемого многопроцессорными машинами.

Однако некоторые модули расширения, как стандартные, так и сторонние, разработаны таким образом, чтобы освобождать GIL при выполнении вычислительно сложных задач, таких как сжатие или хеширование. Также GIL всегда освобождается при выполнении ввода-вывода.

Предыдущие попытки создать интерпретатор с «свободными потоками» (который блокирует общие данные с гораздо более тонкой детализацией) не увенчались успехом, поскольку производительность страдала в обычном однопроцессорном случае. Считается, что преодоление этой проблемы производительности сделало бы реализацию намного сложнее и, следовательно, дороже в обслуживании.

hash-based pyc

Файл кэша байткода, который использует хэш, а не время последнего изменения соответствующего исходного файла, для определения его действительности. См. Определение действительности кэшированного байт-кода.

hashable

Объект является хешируемым, если имеет значение хэша, которое никогда не изменяется в течение его жизни (он должен иметь метод __hash__()) и может быть сравнен с другими объектами (он должен иметь метод __eq__()). Хешируемые объекты, которые сравниваются как равные, должны иметь одинаковое значение хэша.

Хешируемость делает объект пригодным в качестве ключа словаря и элемента множества, поскольку эти структуры данных используют значение хэша во внутренней работе.

Большинство неизменяемых встроенных объектов Python являются хешируемыми; изменяемые контейнеры (такие как списки или словари) не являются хешируемыми; неизменяемые контейнеры (такие как кортежи и замороженные множества) хешируемы только если их элементы хешируемы. Объекты, являющиеся экземплярами классов, определенных пользователем, по умолчанию хешируемы. Все они сравниваются как неравные (кроме себя), а их значение хэша выводится из их id().

IDLE

Интегрированная среда разработки и обучения для Python. IDLE — это базовая среда редактора и интерпретатора, поставляемая со стандартной дистрибуцией Python.

immutable

Объект с фиксированным значением. К неизменяемым объектам относятся числа, строки и кортежи. Такой объект не может быть изменен. Если необходимо хранить другое значение, должен быть создан новый объект. Они играют важную роль в местах, где необходимо постоянное значение хэша, например, в качестве ключа в словаре.

import path

Список расположений (или элементов пути), которые ищет поисковик по пути для импорта модулей. Во время импорта этот список расположений обычно берется из sys.path, но для подпакетов он также может браться из атрибута родительского пакета __path__.

importing

Процесс, посредством которого код Python в одном модуле становится доступным коду Python в другом модуле.

importer

Объект, который как находит, так и загружает модуль; одновременно и объект поисковика, и загрузчика.

interactive

Python имеет интерактивный интерпретатор, что означает, что вы можете вводить операторы и выражения в командной строке интерпретатора, немедленно их выполнять и видеть их результаты. Просто запустите python без аргументов (возможно, выбрав его из главного меню вашего компьютера). Это очень мощный способ протестировать новые идеи или инспектировать модули и пакеты (помните help(x)).

interpreted

Python — интерпретируемый язык, в отличие от компилируемого, хотя различие может быть размытым из-за наличия компилятора байт-кода. Это означает, что исходные файлы могут быть запущены напрямую без явного создания исполняемого файла, который затем выполняется. Интерпретируемые языки обычно имеют более короткий цикл разработки/отладки, чем компилируемые, хотя их программы, как правило, выполняются медленнее. См. также интерактивный.

interpreter shutdown

При запросе завершения работы, интерпретатор Python входит в специальную фазу, где постепенно освобождает все выделенные ресурсы, такие как модули и различные критически важные внутренние структуры. Он также выполняет несколько вызовов сборщику мусора сборщику мусора. Это может вызвать выполнение кода в пользовательских деструкторах или обратных вызовах weakref. Код, выполняемый во время завершения работы интерпретатора, может столкнуться с различными исключениями, поскольку ресурсы, на которые он полагается, могут больше не работать (распространенные примеры — модули библиотек или механизм предупреждений).

Основной причиной завершения работы интерпретатора является то, что модуль __main__ или исполняемый скрипт завершили выполнение.

iterable

Объект, способный возвращать свои члены по одному за раз. Примерами итерируемых объектов являются все типы последовательностей (такие как list, str и tuple) и некоторые не последовательные типы, такие как dict, объекты файлов, и объекты любых классов, которые вы определяете с методом __iter__() или методом __getitem__(), реализующим семантику последовательности.

Итерируемые объекты могут быть использованы в цикле for и во многих других местах, где требуется последовательность (zip(), map(), …). Когда итерируемый объект передается в качестве аргумента встроенной функции iter(), она возвращает итератор для объекта. Этот итератор пригоден для одного прохода по набору значений. При использовании итерируемых объектов обычно нет необходимости вызывать iter() или самостоятельно работать с объектами итераторов. Оператор for делает это автоматически для вас, создавая временную неименованную переменную для хранения итератора на время цикла. См. также итератор, последовательность и генератор.

iterator

Объект, представляющий поток данных. Повторные вызовы метода итератора __next__() (или передача его в встроенную функцию next()) возвращают последовательные элементы из потока. Когда больше данных недоступно, вместо этого поднимается исключение StopIteration. В этот момент объект итератора исчерпан, и любые дальнейшие вызовы его метода __next__() просто повторно поднимают StopIteration. Итераторы обязаны иметь метод __iter__(), который возвращает сам объект итератора, поэтому каждый итератор также является итерируемым и может быть использован в большинстве мест, где принимаются другие итерируемые объекты. Одно заметное исключение — код, который пытается выполнить несколько итераций. Объект контейнера (например, list) каждый раз создаёт новый итератор, когда вы передаёте его функции iter() или используете его в цикле for. Попытка сделать это с итератором вернёт тот же исчерпанный объект итератора, используемый в предыдущем проходе итерации, что создаст впечатление пустого контейнера.

Более подробную информацию можно найти в Типы итераторов.

Примечание реализации CPython: CPython не всегда последовательно применяет требование к итератору определить __iter__().

key function

Функция ключа или функция сортировки — это вызываемый объект, возвращающий значение, используемое для сортировки или упорядочивания. Например, locale.strxfrm() используется для создания ключа сортировки, учитывающего правила сортировки, зависящие от локали.

Ряд инструментов в Python принимают функции ключей для управления тем, как элементы упорядочиваются или группируются. К ним относятся min(), max(), sorted(), list.sort(), heapq.merge(), heapq.nsmallest(), heapq.nlargest() и itertools.groupby().

Существует несколько способов создать функцию ключа. Например, метод str.lower() может служить функцией ключа для сортировки, не учитывающей регистр. В качестве альтернативы, функция ключа может быть создана с помощью выражения lambda, например lambda r: (r[0], r[2]). Также, operator.attrgetter(), operator.itemgetter() и operator.methodcaller() — это три конструктора функций ключей. Примеры создания и использования функций ключей см. в разделе Сортировка.

keyword argument

См. аргумент.

lambda

Анонимная встроенная функция, состоящая из одного выражения, которое вычисляется при вызове функции. Синтаксис создания лямбда-функции lambda [parameters]: expression

LBYL

Проверь, прежде чем прыгать. Этот стиль кодирования явно проверяет предварительные условия перед выполнением вызовов или обращений. Этот стиль контрастирует с подходом EAFP и характеризуется наличием многих инструкций if.

В многопоточной среде подход LBYL может представлять собой риск возникновения гонки между «проверкой» и «прыжком». Например, код if key in mapping: return mapping[key] может потерпеть неудачу, если другой поток удалит key из mapping после проверки, но до обращения. Эта проблема может быть решена с помощью блокировок или с помощью подхода EAFP.

list

Встроенная в Python последовательность. Несмотря на своё название, она больше похожа на массив в других языках, чем на связный список, так как доступ к элементам происходит за время O(1).

list comprehension

Компактный способ обработки всех или части элементов последовательности и возвращения списка с результатами. result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0] генерирует список строк, содержащих чётные шестнадцатеричные числа (0x..) в диапазоне от 0 до 255. Оператор if является необязательным. Если он опущен, все элементы в range(256) обрабатываются.

loader

Объект, загружающий модуль. Он должен определить метод с именем load_module(). Загрузчик обычно возвращается поисковиком поисковик. Подробности см. в PEP 302, а абстрактный базовый класс — в importlib.abc.Loader.

locale encoding

В Unix — это кодировка локали LC_CTYPE. Её можно установить с помощью locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, new_locale).

В Windows — это кодовая страница ANSI (например, "cp1252").

В Android и VxWorks Python использует "utf-8" в качестве кодировки локали.

locale.getencoding() можно использовать для получения кодировки локали.

См. также кодировка файловой системы и обработчик ошибок.

magic method

Неформальный синоним для специального метода.

mapping

Объект-контейнер, который поддерживает произвольные запросы по ключу и реализует методы, указанные в collections.abc.Mapping или collections.abc.MutableMapping абстрактные базовые классы. Примеры включают dict, collections.defaultdict, collections.OrderedDict и collections.Counter.

meta path finder

Поисковик поисковик, возвращаемый в результате поиска в sys.meta_path. Поисковики мета-пути связаны, но отличаются от поисковиков по элементам пути.

См. importlib.abc.MetaPathFinder для методов, реализуемых поисковиками мета-пути.

metaclass

Класс класса. Определения классов создают имя класса, словарь класса и список базовых классов. Метакласс отвечает за создание класса по этим трём аргументам. Большинство языков объектно-ориентированного программирования предоставляют реализацию по умолчанию. Что делает Python особенным, так это возможность создания пользовательских метаклассов. Большинству пользователей этот инструмент не нужен, но когда возникает необходимость, метаклассы могут предоставить мощные и элегантные решения. Они использовались для ведения журнала доступа к атрибутам, добавления потоковой безопасности, отслеживания создания объектов, реализации одиночных экземпляров и многих других задач.

Дополнительную информацию можно найти в Метаклассы.

method

Функция, определённая внутри тела класса. Если вызывается как атрибут экземпляра этого класса, метод получит объект экземпляра в качестве своего первого аргумента (который обычно называется self). См. функцию и вложенную область видимости.

method resolution order

Порядок разрешения методов — порядок, в котором ищутся базовые классы для поиска члена во время поиска. Смотрите Порядок разрешения методов Python 2.3 для подробностей об алгоритме, используемом интерпретатором Python с версии 2.3.

module

Объект, который служит организационной единицей кода Python. Модули имеют пространство имён, содержащее произвольные объекты Python. Модули загружаются в Python путём импорта.

См. также пакет.

module spec

Пространство имён, содержащее информацию, связанную с импортом, используемую для загрузки модуля. Экземпляр importlib.machinery.ModuleSpec.

MRO

См. порядок разрешения методов.

mutable

Изменяемые объекты могут изменить своё значение, но сохраняют свой id(). См. также неизменяемый.

named tuple

Термин «именованный кортеж» относится к любому типу или классу, который наследуется от кортежа и индексируемые элементы которого также доступны с помощью именованных атрибутов. Тип или класс также может иметь другие особенности.

Несколько встроенных типов являются именованными кортежами, включая значения, возвращаемые time.localtime() и os.stat(). Ещё один пример — sys.float_info:

>>> sys.float_info[1]                   # indexed access
1024
>>> sys.float_info.max_exp              # named field access
1024
>>> isinstance(sys.float_info, tuple)   # kind of tuple
True

Некоторые именованные кортежи являются встроенными типами (например, указанные выше примеры). В качестве альтернативы именованный кортеж можно создать из обычного определения класса, которое наследуется от tuple и определяет именованные поля. Такой класс можно написать вручную, либо создать путём наследования typing.NamedTuple или с помощью фабричной функции collections.namedtuple(). Последние техники также добавляют несколько дополнительных методов, которые могут отсутствовать в именованных кортежах, написанных вручную или встроенных.

namespace

Место хранения переменной. Пространства имён реализуются как словари. Существуют локальные, глобальные и встроенные пространства имён, а также вложенные пространства имён в объектах (в методах). Пространства имён поддерживают модульность, предотвращая конфликты имён. Например, функции builtins.open и os.open() различаются по своим пространствам имён. Пространства имён также повышают читаемость и поддерживаемость, делая понятным, какой модуль реализует функцию. Например, запись random.seed() или itertools.islice() показывает, что эти функции реализованы модулями random и itertools соответственно.

namespace package

PEP 420 пакет, который служит только контейнером для подпакетов. Пространства имён пакетов могут не иметь физического представления, и в частности, они не похожи на обычный пакет, потому что у них нет файла __init__.py.

См. также модуль.

nested scope

Возможность ссылаться на переменную во внешнем определении. Например, функция, определённая внутри другой функции, может ссылаться на переменные во внешней функции. Обратите внимание, что вложенные области видимости по умолчанию работают только для ссылки, а не для присваивания. Локальные переменные и читают, и записывают в самой внутренней области видимости. Аналогично, глобальные переменные читают и записывают в глобальное пространство имён. nonlocal позволяет записывать во внешние области видимости.

new-style class

Старое название для варианта классов, используемого сейчас для всех объектов классов. В более ранних версиях Python только классы нового стиля могли использовать новые, универсальные функции Python, такие как __slots__, дескрипторы, свойства, __getattribute__(), методы класса и статические методы.

object

Любые данные с состоянием (атрибутами или значением) и определённым поведением (методами). Также конечный базовый класс любого класса нового стиля.

package

Модуль Python, который может содержать подмодули или, рекурсивно, подпакеты. Технически, пакет — это модуль Python с атрибутом __path__.

См. также обычный пакет и пространство имён пакета.

parameter

Именованный элемент в определении функции (или метода), который указывает аргумент (или в некоторых случаях, аргументы), которые функция может принять. Существует пять видов параметров:

• позиционный или ключевой: определяет аргумент, который может быть передан либо позиционно, либо как ключевой аргумент. Это параметр по умолчанию, например, foo и bar в следующем:

  def func(foo, bar=None): ...
  

• только позиционный: определяет аргумент, который можно передать только позиционно. Позиционные-только параметры можно определить, включив символ / в список параметров определения функции после них, например, posonly1 и posonly2 в следующем:

  def func(posonly1, posonly2, /, positional_or_keyword): ...
  

• только ключевой: определяет аргумент, который можно передать только по ключевому слову. Ключевые-только параметры можно определить, включив единственный параметр с произвольным количеством позиционных аргументов или просто * в список параметров определения функции перед ними, например, kw_only1 и kw_only2 в следующем:

  def func(arg, *, kw_only1, kw_only2): ...
  

• с произвольным количеством позиционных аргументов: определяет, что можно предоставить произвольное количество позиционных аргументов (в дополнение к любым позиционным аргументам, которые уже принимаются другими параметрами). Такой параметр можно определить, добавив перед именем параметра *, например, args в следующем:

  def func(*args, **kwargs): ...
  

• с произвольным количеством ключевых аргументов: определяет, что можно предоставить произвольное количество ключевых аргументов (в дополнение к любым ключевым аргументам, которые уже принимаются другими параметрами). Такой параметр можно определить, добавив перед именем параметра **, например, kwargs в приведённом выше примере.

Параметры могут определять как необязательные, так и обязательные аргументы, а также значения по умолчанию для некоторых необязательных аргументов.

См. также запись в глоссарии аргумент, вопрос в FAQ о разнице между аргументами и параметрами, класс inspect.Parameter, раздел Определения функций и PEP 362.

path entry

Единственное местоположение в пути импорта, которое использует поисковик по пути для поиска модулей для импорта.

path entry finder

A поисковик возвращённый вызываемым объектом из списка sys.path_hooks (т.е. методом поиска модуля), который знает, как найти модули, заданные элементом пути.

См. importlib.abc.PathEntryFinder для методов, реализуемых поисковиками элементов пути.

path entry hook

Вызываемый объект из списка sys.path_hooks, который возвращает поисковик элемента пути, если он знает, как находить модули по определённому элементу пути.

path based finder

Один из стандартных поисковиков мета-пути, который ищет модули по пути импорта.

path-like object

Объект, представляющий путь в файловой системе. Объект, подобный пути, — это либо объект str, либо bytes, представляющий путь, либо объект, реализующий протокол os.PathLike. Объект, поддерживающий протокол os.PathLike, может быть преобразован в путь str или bytes в файловой системе путём вызова функции os.fspath(); os.fsdecode() и os.fsencode() могут быть использованы для гарантированного получения результата str или bytes соответственно. Введён в PEP 519.

PEP

Предложение по улучшению Python. PEP — это документ, предоставляющий информацию сообществу Python или описывающий новую функцию для Python, его процессов или среды. PEP должен содержать краткое техническое описание и обоснование предлагаемых функций.

PEPs предназначены для того, чтобы быть основными механизмами для предложения крупных новых функций, сбора отзывов сообщества по тому или иному вопросу и документирования принятых решений по разработке Python. Автор PEP несёт ответственность за формирование консенсуса в сообществе и документирование расхождений во мнениях.

См. PEP 1.

portion

Набор файлов в одном каталоге (возможно, хранящихся в файле zip), которые вносят вклад в пакет пространства имён, как определено в PEP 420.

positional argument

См. аргумент.

provisional API

Промежуточный API — это API, который намеренно исключён из гарантий обратной совместимости стандартной библиотеки. Хотя существенные изменения таких интерфейсов не ожидаются, пока они помечены как предварительные, могут произойти несовместимые с обратной совместимостью изменения (вплоть до удаления интерфейса), если это сочтут необходимым основные разработчики. Такие изменения не будут вноситься без необходимости — они будут происходить только в случае обнаружения серьёзных фундаментальных недостатков, которые были упущены до включения API.

Даже для предварительных API несовместимые с обратной совместимостью изменения рассматриваются как «мера последней инстанции» — будут предприняты все возможные попытки найти решение, совместимое с обратной совместимостью, для любых выявленных проблем.

Этот процесс позволяет стандартной библиотеке продолжать эволюционировать со временем, не блокируя проблемные ошибки проектирования на длительные периоды. См. PEP 411 для получения дополнительной информации.

provisional package

См. промежуточный API.

Python 3000

Псевдоним для релиза Python 3.x (придуман давно, когда выпуск версии 3 был чем-то далёким будущим). Также сокращается до «Py3k».

Pythonic

Идея или фрагмент кода, который тесно следует наиболее распространённым идиомам языка Python, а не реализует код, используя концепции, распространённые в других языках. Например, распространённой идиомой в Python является перебор всех элементов итерируемого объекта с помощью оператора for. Во многих других языках такого типа конструкции нет, поэтому люди, незнакомые с Python, иногда используют счётчик:

for i in range(len(food)):
    print(food[i])

В противоположность более чистому идиоматичному способу Python:

for piece in food:
    print(piece)

qualified name

Точечная запись, показывающая «путь» от глобальной области видимости модуля к классу, функции или методу, определённому в этом модуле, как определено в PEP 3155. Для функций и классов верхнего уровня квалифицированное имя совпадает с именем объекта:

>>> class C:
...     class D:
...         def meth(self):
...             pass
...
>>> C.__qualname__
'C'
>>> C.D.__qualname__
'C.D'
>>> C.D.meth.__qualname__
'C.D.meth'

Применительно к модулям полное квалифицированное имя означает весь точечный путь к модулю, включая все родительские пакеты, например, email.mime.text:

>>> import email.mime.text
>>> email.mime.text.__name__
'email.mime.text'

reference count

Количество ссылок на объект. Когда счётчик ссылок объекта падает до нуля, он освобождается. Некоторые объекты «бессмертны» и имеют счётчики ссылок, которые никогда не изменяются, и поэтому объекты никогда не освобождаются. Счётчик ссылок, как правило, не виден коду Python, но он является ключевым элементом реализации CPython. Программисты могут вызвать функцию sys.getrefcount(), чтобы получить счётчик ссылок для конкретного объекта.

regular package

Традиционный пакет, например, каталог, содержащий файл __init__.py.

См. также пакет пространства имён.

__slots__

Декларация внутри класса, которая экономит память, предварительно объявляя место для атрибутов экземпляра и исключая словари экземпляров. Хотя техника популярна, её непросто реализовать правильно, и лучше всего её использовать в редких случаях, когда в памяти-критическом приложении имеется большое количество экземпляров.

sequence

Итерируемый объект, который поддерживает эффективный доступ к элементам с использованием целочисленных индексов через специальный метод __getitem__() и определяет метод __len__(), возвращающий длину последовательности. Некоторые встроенные типы последовательностей — это list, str, tuple и bytes. Обратите внимание, что dict также поддерживает __getitem__() и __len__(), но считается отображением, а не последовательностью, так как поиск использует произвольные неизменяемые ключи, а не целые числа.

Абстрактный базовый класс collections.abc.Sequence определяет гораздо более богатый интерфейс, выходящий за рамки просто __getitem__() и __len__(), добавляя count(), index(), __contains__() и __reversed__(). Типы, реализующие этот расширенный интерфейс, могут быть зарегистрированы явно с помощью register(). Для получения дополнительной документации по методам последовательностей в целом см. Общие операции с последовательностями.

set comprehension

Краткий способ обработки всех или части элементов в итерируемом объекте и возврата множества с результатами. results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'} генерирует множество строк {'r', 'd'}. См. Отображения списков, множеств и словарей.

single dispatch

Форма диспетчеризации обобщенной функции, где реализация выбирается на основе типа одного аргумента.

slice

Объект, обычно содержащий часть последовательности. Срез создается с помощью нотации подстроки, [] с двоеточиями между числами, когда их несколько, например, в variable_name[1:3:5]. В нотации скобок (индексов) используются объекты slice внутри.

special method

Метод, вызываемый неявно Python для выполнения определенной операции над типом, например, сложения. Такие методы имеют имена, начинающиеся и заканчивающиеся двойными подчеркиваниями. Специальные методы документированы в Специальные имена методов.

statement

Оператор является частью блока кода. Оператор — это либо выражение, либо один из нескольких конструкций с ключевым словом, например, if, while или for.

static type checker

Внешний инструмент, который считывает код Python и анализирует его, выявляя такие проблемы, как неверные типы. См. также подсказки типов и модуль typing.

strong reference

В C API Python сильная ссылка — это ссылка на объект, который принадлежит коду, содержащему ссылку. Сильная ссылка принимается путем вызова Py_INCREF() при создании ссылки и освобождается с помощью Py_DECREF() при удалении ссылки.

Функция Py_NewRef() может быть использована для создания сильной ссылки на объект. Обычно функцию Py_DECREF() необходимо вызвать на сильной ссылке перед выходом из области видимости сильной ссылки, чтобы избежать утечки ссылки.

См. также заимствованную ссылку.

text encoding

Строка в Python — это последовательность точек кода Юникода (в диапазоне U+0000–U+10FFFF). Для хранения или передачи строки необходимо выполнить сериализацию в последовательность байтов.

Сериализация строки в последовательность байтов называется «кодированием», а восстановление строки из последовательности байтов — «декодированием».

Существует множество различных кодировок текста кодировок, которые в совокупности называются «кодировками текста».

text file

Объект файла, способный читать и записывать объекты str. Часто текстовый файл фактически обращается к потоку данных байтов и обрабатывает кодировку текста автоматически. Примеры текстовых файлов — файлы, открытые в текстовом режиме ('r' или 'w'), sys.stdin, sys.stdout и экземпляры io.StringIO.

См. также бинарный файл для объекта файла, способного читать и записывать объекты типа байты.

triple-quoted string

Строка, ограниченная тремя экземплярами кавычек (") или апострофов ('). Хотя они не предоставляют никаких функций, отсутствующих в строках с одинарными кавычками, они полезны по нескольким причинам. Они позволяют включать неэкранированные одинарные и двойные кавычки в строку, а также могут занимать несколько строк без использования символа продолжения, что делает их особенно полезными при написании строк документации.

type

Тип объекта Python определяет, каким объектом он является; каждый объект имеет тип. Тип объекта доступен как атрибут __class__ или может быть получен с помощью type(obj).

type alias

Синоним типа, созданный путем присваивания типа идентификатору.

Псевдонимы типов полезны для упрощения подсказок типов. Например:

def remove_gray_shades(
        colors: list[tuple[int, int, int]]) -> list[tuple[int, int, int]]:
    pass

можно сделать более удобочитаемым так:

Color = tuple[int, int, int]

def remove_gray_shades(colors: list[Color]) -> list[Color]:
    pass

См. typing и PEP 484, которые описывают эту функциональность.

type hint

Подсказка, которая определяет ожидаемый тип для переменной, атрибута класса или параметра или возвращаемого значения функции.

Подсказки типов необязательны и не применяются Python, но они полезны для статических анализаторов типов. Они также могут помочь IDE с автодополнением кода и рефакторингом.

Подсказки типов для глобальных переменных, атрибутов класса и функций, но не локальных переменных, доступны с помощью typing.get_type_hints().

См. typing и PEP 484, которые описывают эту функциональность.

universal newlines

Способ интерпретации потоков текста, в котором все перечисленные ниже считаются окончанием строки: соглашение о конце строки Unix '\n', соглашение Windows '\r\n', и старое соглашение Macintosh '\r'. См. PEP 278 и PEP 3116, а также bytes.splitlines() для дополнительного использования.

variable annotation

Аннотация переменной или атрибута класса.

При аннотации переменной или атрибута класса присваивание необязательно:

class C:
    field: 'annotation'

Аннотации переменных обычно используются для указаний типов: например, ожидается, что эта переменная будет принимать значения int:

count: int = 0

Синтаксис аннотаций переменных объяснён в разделе Выражения присваивания с аннотациями.

См. аннотацию функции, PEP 484 и PEP 526, которые описывают эту функциональность. Также см. Рекомендации по применению аннотаций для рекомендаций по работе с аннотациями.

virtual environment

Кооперативно изолированная среда выполнения, которая позволяет пользователям Python и приложениям устанавливать и обновлять пакеты дистрибутива Python без вмешательства в работу других приложений Python, работающих в той же системе.

См. также venv.

virtual machine

Компьютер, определённый полностью в программном обеспечении. Виртуальная машина Python выполняет байткод, сгенерированный компилятором байткода.

Zen of Python

Перечень принципов и философий проектирования Python, которые полезны для понимания и использования языка. Список можно получить, набрав «import this» в интерактивном приглашении.