# 6. Expressions

Ce chapitre explique la signification des éléments des expressions en Python.

Syntax Notes: In this and the following chapters, grammar notation will be used to describe syntax, not lexical analysis.

When (one alternative of) a syntax rule has the form:

    name: othername

et qu'aucune sémantique n'est donnée, la sémantique de `name` est la même que celle de `othername`.

## 6.1. Conversions arithmétiques

When a description of an arithmetic operator below uses the phrase "the numeric arguments are converted to a common real type", this means that the operator implementation for built-in numeric types works as described in the Numeric Types section of the standard library documentation.

Some additional rules apply for certain operators and non-numeric operands (for example, a string as a left argument to the `%` operator). Extensions must define their own conversion behavior.

## 6.2. Atomes

Atoms are the most basic elements of expressions. The simplest atoms are builtin constants, names and literals. More complex atoms are enclosed in paired delimiters:

- `()` (parentheses): groups, tuple displays, yield atoms, and generator expressions;

- `[]` (square brackets): list displays;

- `{}` (curly braces): dictionary and set displays.

Formally, the syntax for atoms is:

    atom:
       | builtin_constant
       | identifier
       | literal
       | parenthesized_enclosure
       | bracketed_enclosure
       | braced_enclosure
    parenthesized_enclosure:
       | group
       | tuple
       | yield_atom
       | generator_expression
    bracketed_enclosure:
       | listcomp
       | list
    braced_enclosure:
       | dictcomp
       | dict
       | setcomp
       | set

### 6.2.1. Built-in constants

The keywords `True`, `False`, and `None` name built-in constants. The token `...` names the `Ellipsis` constant.

Evaluation of these atoms yields the corresponding value.

Note

Several more built-in constants are available as global variables, but only the ones mentioned here are keywords. In particular, these names cannot be reassigned or used as attributes:

    >>> False = 123
      File "<input>", line 1
       False = 123
       ^^^^^
    SyntaxError: cannot assign to False

Formally, the syntax for built-in constants is:

    builtin_constant: 'True' | 'False' | 'None' | '...'

### 6.2.2. Identifiants (noms)

Un identifiant qui apparaît en tant qu'atome est un nom. Lisez la section Names (identifiers and keywords) pour la définition lexicale et la section Noms et liaisons pour la documentation sur les noms et les liaisons afférentes.

Quand un nom est lié à un objet, l'évaluation de l'atome produit cet objet. Quand le nom n'est pas lié, toute tentative de l'évaluer lève une exception `NameError`.

#### 6.2.2.1. Private name mangling

When an identifier that textually occurs in a class definition begins with two or more underscore characters and does not end in two or more underscores, it is considered a private name of that class.

Voir aussi

The class specifications.

More precisely, private names are transformed to a longer form before code is generated for them. If the transformed name is longer than 255 characters, implementation-defined truncation may happen.

The transformation is independent of the syntactical context in which the identifier is used but only the following private identifiers are mangled:

- Any name used as the name of a variable that is assigned or read or any name of an attribute being accessed.

  The `__name__` attribute of nested functions, classes, and type aliases is however not mangled.

- The name of imported modules, e.g., `__spam` in `import __spam`. If the module is part of a package (i.e., its name contains a dot), the name is not mangled, e.g., the `__foo` in `import __foo.bar` is not mangled.

- The name of an imported member, e.g., `__f` in `from spam import __f`.

The transformation rule is defined as follows:

- The class name, with leading underscores removed and a single leading underscore inserted, is inserted in front of the identifier, e.g., the identifier `__spam` occurring in a class named `Foo`, `_Foo` or `__Foo` is transformed to `_Foo__spam`.

- If the class name consists only of underscores, the transformation is the identity, e.g., the identifier `__spam` occurring in a class named `_` or `__` is left as is.

### 6.2.3. Littéraux

A literal is a textual representation of a value. Python supports numeric, string and bytes literals. Format strings and template strings are treated as string literals.

Numeric literals consist of a single `NUMBER` token, which names an integer, floating-point number, or an imaginary number. See the Littéraux numériques section in Lexical analysis documentation for details.

String and bytes literals may consist of several tokens. See section Concaténation de chaînes de caractères for details.

Note that negative and complex numbers, like `-3` or `3+4.2j`, are syntactically not literals, but unary or binary arithmetic operations involving the `-` or `+` operator.

Evaluation of a literal yields an object of the given type (`int`, `float`, `complex`, `str`, `bytes`, or `Template`) with the given value. The value may be approximated in the case of floating-point and imaginary literals.

The formal grammar for literals is:

    literal: strings | NUMBER

#### 6.2.3.1. Literals and object identity

Tous les littéraux sont de types immuables et donc l'identifiant de l'objet est moins important que sa valeur. Des évaluations multiples de littéraux avec la même valeur (soit la même occurrence dans le texte du programme, soit une autre occurrence) résultent dans le même objet ou un objet différent avec la même valeur.

CPython implementation detail

For example, in CPython, small integers with the same value evaluate to the same object:

    >>> x = 7
    >>> y = 7
    >>> x is y
    True

However, large integers evaluate to different objects:

    >>> x = 123456789
    >>> y = 123456789
    >>> x is y
    False

This behavior may change in future versions of CPython. In particular, the boundary between "small" and "large" integers has already changed in the past.

CPython will emit a `SyntaxWarning` when you compare literals using `is`:

    >>> x = 7
    >>> x is 7
    <input>:1: SyntaxWarning: "is" with 'int' literal. Did you mean "=="?
    True

See Quand puis-je raisonnablement utiliser le test d'identité is ? for more information.

Template strings are immutable but may reference mutable objects as `Interpolation` values. For the purposes of this section, two t-strings have the "same value" if both their structure and the identity of the values match.

Particularité de l'implémentation CPython : Currently, each evaluation of a template string results in a different object.

#### 6.2.3.2. Concaténation de chaînes de caractères

Multiple adjacent string or bytes literals, possibly using different quoting conventions, are allowed, and their meaning is the same as their concatenation:

    >>> "hello" 'world'
    "helloworld"

This feature is defined at the syntactical level, so it only works with literals. To concatenate string expressions at run time, the '+' operator may be used:

    >>> greeting = "Hello"
    >>> space = " "
    >>> name = "Blaise"
    >>> print(greeting + space + name)   # not: print(greeting space name)
    Hello Blaise

Literal concatenation can freely mix raw strings, triple-quoted strings, and formatted string literals. For example:

    >>> "Hello" r', ' f"{name}!"
    "Hello, Blaise!"

This feature can be used to reduce the number of backslashes needed, to split long strings conveniently across long lines, or even to add comments to parts of strings. For example:

    re.compile("[A-Za-z_]"       # letter or underscore
               "[A-Za-z0-9_]*"   # letter, digit or underscore
              )

However, bytes literals may only be combined with other byte literals; not with string literals of any kind. Also, template string literals may only be combined with other template string literals:

    >>> t"Hello" t"{name}!"
    Template(strings=('Hello', '!'), interpolations=(...))

Formally:

    strings: (STRING | fstring)+ | tstring+

### 6.2.4. Parenthesized groups

A parenthesized group is an expression enclosed in parentheses. The group evaluates to the same value as the expression inside.

Groups are used to override or clarify operator precedence, in the same way as in math notation. For example:

    >>> 3 << 2 | 4
    12
    >>> 3 << (2 | 4)   # Override precedence of the | (bitwise OR)
    192
    >>> (3 << 2) | 4   # Same as without parentheses (but more clear)
    12

Note that not everything in parentheses is a group. Specifically, a parenthesized group must include exactly one expression, and cannot end with a comma. See tuple displays and generator expressions for other parenthesized forms.

Formally, the syntax for groups is:

    group: '(' assignment_expression ')'

### 6.2.5. Container displays

For constructing builtin containers (lists, sets, tuples or dictionaries), Python provides special syntax called displays. There are subtle differences between the four kinds of displays, detailed in the following sections. All displays, however, consist of comma-separated items enclosed in paired delimiters.

For example, a list display is a series of expressions enclosed in square brackets:

    >>> ["one", "two", "three"]
    ['one', 'two', 'three']
    >>> [1 + 2, 2 + 3]
    [3, 5]

In list, tuple and dictionary (but not set) displays, the series may be empty:

    >>> []  # empty list
    []
    >>> ()  # empty tuple
    ()
    >>> {}  # empty dictionary
    {}

If the series is not empty, the items may be followed by an additional comma, which has no effect:

    >>> ["one", "two", "three",]  # note comma after "three"
    ['one', 'two', 'three']

Note

The trailing comma is often used for displays that span multiple lines (using implicit line joining), so when a future programmer adds a new entry at the end, they do not need to modify an existing line:

    >>> [
    ...     'one',
    ...     'two',
    ...     'three',
    ... ]
    ['one', 'two', 'three']

At runtime, when a display is evaluated, the listed items are evaluated from left to right and placed into a new container of the appropriate type.

For tuple, list and set (but not dict) displays, any item in the display may be prefixed with an asterisk (`*`). This denotes iterable unpacking. At runtime, the asterisk-prefixed expression must evaluate to an iterable, whose contents are inserted into the container at the location of the unpacking. For example:

    >>> numbers = (1, 2)
    >>> [*numbers, 'word', *numbers]
    [1, 2, 'word', 1, 2]

Dictionary displays use a similar mechanism called dictionary unpacking, denoted with a double asterisk (`**`). See Agencements de dictionnaires for details.

A more advanced form of displays are comprehensions, where items are computed via a set of looping and filtering instructions. See the Comprehensions section for details.

Ajouté dans la version 3.5: Iterable and dictionary unpacking in displays, originally proposed by PEP 448.

#### 6.2.5.1. Agencements de listes

A list display is a possibly empty series of expressions enclosed in square brackets. For example:

    >>> ["one", "two", "three"]
    ['one', 'two', 'three']
    >>> ["one"]  # One-element list
    ['one']
    >>> []       # empty list
    []

See Container displays for general information on displays.

The formal grammar for list displays is:

    list: '[' [flexible_expression_list] ']'

#### 6.2.5.2. Agencements d'ensembles

A set display is a non-empty series of expressions enclosed in curly braces. For example:

    >>> {"one", "two", "three"}
    {'one', 'three', 'two'}
    >>> {"one"}  # One-element set
    {'one'}

See Container displays for general information on displays.

There is no special syntax for the empty set. The `{}` literal is a dictionary display that constructs an empty dictionary. Call `set()` with no arguments to get an empty set.

The formal grammar for set displays is:

    set: '{' flexible_expression_list '}'

#### 6.2.5.3. Tuple displays

A tuple display is a series of expressions enclosed in parentheses. For example:

    >>> (1, 2)
    (1, 2)
    >>> ()  # an empty tuple
    ()

See Container displays for general information on displays.

To avoid ambiguity, if a tuple display has exactly one element, it requires a trailing comma. Without it, you get a parenthesized group:

    >>> ('single',)  # single-element tuple
    ('single',)
    >>> ('single')   # no comma: single string
    'single'

To put it in other words, a tuple display is a parenthesized list of either:

- two or more comma-separated expressions, or

- zero or more expressions, each followed by a comma.

Since tuples are immutable, object identity rules for literals also apply to tuples: at runtime, two occurrences of tuples with the same values may or may not yield the same object.

Note

Python's syntax also includes expression lists, where a comma-separated list of expressions is not enclosed in parentheses but evaluates to tuple.

In other words, when it comes to tuple syntax, the comma is more important that the use of parentheses. Only the empty tuple is spelled without a comma.

The formal grammar for tuple displays is:

    tuple:
       | '(' flexible_expression (',' flexible_expression)+ [','] ')'
       | '(' flexible_expression ',' ')'
       | '(' ')'

#### 6.2.5.4. Agencements de dictionnaires

A dictionary display is a possibly empty series of dict items enclosed in curly braces. Each dict item is a colon-separated pair of expressions: the key and its associated value. For example:

    >>> {1: 'one', 2: 'two'}
    {1: 'one', 2: 'two'}

At runtime, when a dictionary comprehension is evaluated, the expressions are evaluated from left to right. Each key object is used as a key into the dictionary to store the corresponding value. This means that you can specify the same key multiple times in the comprehension, and the final dictionary's value for a given key will be the last one given. For example:

    >>> {
    ...     1: 'this will be overridden',
    ...     2: 'two',
    ...     1: 'also overridden',
    ...     1: 'one',
    ... }
    {1: 'one', 2: 'two'}

Instead of a key-value pair, a dict item may be an expression prefixed by a double asterisk `**`. This denotes dictionary unpacking. At runtime, the expression must evaluate to a mapping; each item of the mapping is added to the new dictionary. As with key-value pairs, later values replace values already set by earlier items and unpackings. This may be used to override a set of defaults:

    >>> defaults = {'color': 'blue', 'count': 8}
    >>> overrides = {'color': 'yellow'}
    >>> {**defaults, **overrides}
    {'color': 'yellow', 'count': 8}

Ajouté dans la version 3.5: le dépaquetage peut se faire vers un agencement de dictionnaire, proposé à l'origine par la PEP 448.

The formal grammar for dict displays is:

    dict:                   '{' [double_starred_kvpairs] '}'
    double_starred_kvpairs: ','.double_starred_kvpair+ [',']
    double_starred_kvpair:  '**' or_expr | kvpair
    kvpair:                 expression ':' expression

### 6.2.6. Comprehensions

List, set and dictionary comprehensions are a form of container displays where items are computed via a set of looping and filtering instructions rather than listed explicitly.

In its simplest form, a comprehension consists of a single expression followed by a `for` clause. The `for` clause has the same syntax as the header of a for statement, without a trailing colon.

For example, a list of the first ten squares is:

    >>> [x**2 for x in range(10)]
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

At run time, a list comprehension creates a new list. The expression after `in` must evaluate to an iterable. For each element of this iterable, the element is bound to the `for` clause's target as in a `for` statement, then the expression before `for` is evaluated with the target in scope and the result is added to the new list. Thus, the example above is roughly equivalent to defining and calling the following function:

    def make_list_of_squares(iterable):
        result = []
        for x in iterable:
            result.append(x**2)
        return result

    make_list_of_squares(range(10))

Set comprehensions work similarly. For example, here is a set of lowercase letters:

    >>> {x.lower() for x in ['a', 'A', 'b', 'C']}
    {'c', 'a', 'b'}

At run time, this corresponds roughly to calling this function:

    def make_lowercase_set(iterable):
        result = set(iterable)
        for x in iterable:
            result.append(x.lower())
        return result

    make_lowercase_set(['a', 'A', 'b', 'C'])

Dictionary comprehensions start with a colon-separated key-value pair instead of an expression. For example:

    >>> {func.__name__: func for func in [print, hex, any]}
    {'print': <built-in function print>,
     'hex': <built-in function hex>,
     'any': <built-in function any>}

At run time, this corresponds roughly to:

    def make_dict_mapping_names_to_functions(iterable):
        result = {}
        for func in iterable:
            result[func.__name__] = func
        return result

    iterable([print, hex, any])

As in other kinds of dictionary displays, the same key may be specified multiple times. Earlier values are overwritten by ones that are evaluated later.

There are no tuple comprehensions. A similar syntax is instead used for generator expressions, from which you can construct a tuple like this:

    >>> tuple(x**2 for x in range(10))
    (0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81)

Modifié dans la version 3.8: Avant Python 3.8, dans les compréhensions de dictionnaires, l'ordre d'évaluation entre les clés et les valeurs n'était pas bien défini. Dans CPython, la valeur était évaluée avant la clé. À partir de la version 3.8, la clé est évaluée avant la valeur, comme proposé par la PEP 572.

#### 6.2.6.1. Filtering in comprehensions

The `for` clause may be followed by an `if` clause with an expression.

For example, a list of names from the `math` module that start with `f` is:

    >>> [name for name in vars(math) if name.startswith('f')]
    ['fabs', 'factorial', 'floor', 'fma', 'fmod', 'frexp', 'fsum']

At run time, the expression after `if` is evaluated before each element is added to the resulting container, and if it is false, the element is skipped. Thus, the above example roughly corresponds to defining and calling the following function:

    def get_math_f_names(iterable):
        result = []
        for name in iterable:
            if name.startswith('f'):
               result.append(name)
        return result

    get_math_f_names(vars(math))

Filtering is a special case of more complex comprehensions. See the next section for a more formal description.

#### 6.2.6.2. Complex comprehensions

Generally, a comprehension's initial `for` clause may be followed by zero or more additional `for` or `if` clauses. For example, here is a list of names exposed by two Python modules, filtered to only include names that start with `a`:

    >>> import array
    >>> import math
    >>> [
    ...     name
    ...     for module in [array, math]
    ...     for name in vars(module)
    ...     if name.startswith('a')
    ... ]
    ['array', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh']

At run time, this roughly corresponds to defining and calling:

    def get_a_names(iterable):
        result = []
        for module in iterable:
            for name in vars(module):
                if name.startswith('a'):
                    result.append(name)
        return result

    get_a_names([array, math])

The elements of the new container are those that would be produced by considering each of the `for` or `if` clauses a block, nesting from left to right, and evaluating the expression to produce an element (or dictionary entry) each time the innermost block is reached.

Aside from the iterable expression in the leftmost `for` clause, the comprehension is executed in a separate implicitly nested scope. This ensures that names assigned to in the target list don't "leak" into the enclosing scope. For example:

    >>> x = 'old value'
    >>> [x**2 for x in range(10)]  # this `x` is local to the comprehension
    >>> x
    'old value'

The iterable expression in the leftmost `for` clause is evaluated directly in the enclosing scope and then passed as an argument to the implicitly nested scope.

Subsequent `for` clauses and any filter condition in the leftmost `for` clause cannot be evaluated in the enclosing scope as they may depend on the values obtained from the leftmost iterable.

Pour assurer que le résultat de la compréhension soit un conteneur du type approprié, les expressions `yield` et `yield from` sont interdites dans la portée implicite imbriquée.

Assignment expressions are not allowed inside comprehension iterable expressions (that is, the expressions after the `in` keyword), nor anywhere within comprehensions that appear directly in a class definition.

Modifié dans la version 3.8: `yield` et `yield from` sont interdites dans la portée implicite imbriquée.

#### 6.2.6.3. Unpacking in comprehensions

If the expression of a list or set comprehension is starred, the result will be unpacked to produce zero or more elements.

This is often used for "flattening" lists, for example:

    >>> students = ['Petr', 'Blaise', 'Jarka']
    >>> teachers = ['Salim', 'Bartosz']
    >>> lists_of_people = [students, teachers]
    >>> [*people for people in lists_of_people]
    ['Petr', 'Blaise', 'Jarka', 'Salim', 'Bartosz']

At run time, this comprehension roughly corresponds to:

    def flatten_names(lists_of_people):
        result = []
        for people in lists_of_people:
            result.extend(people)
        return result

In dict comprehensions, a double-starred expression will be evaluated and then unpacked using dictionary unpacking, inserting zero or more key/value pairs into the new dictionary. As in other kinds of dictionary displays, if the same key is specified multiple times, the associated value in the resulting dictionary will be the last one specified.

For example:

    >>> system_defaults = {'color': 'blue', 'count': 8}
    >>> user_defaults = {'color': 'yellow'}
    >>> overrides = {'count': 5}

    >>> configuration_sets = [system_defaults, user_defaults, overrides]

    >>> {**d for d in configuration_sets}
    {'color': 'yellow', 'count': 5}

Ajouté dans la version 3.15: Unpacking in comprehensions using the `*` and `**` operators was introduced in PEP 798.

#### 6.2.6.4. Asynchronous comprehensions

In an `async def` function, an `async for` clause may be used to iterate over a asynchronous iterator. A comprehension in an `async def` function may consist of either a `for` or `async for` clause following the leading expression, may contain additional `for` or `async for` clauses, and may also use `await` expressions.

If a comprehension contains `async for` clauses, or if it contains `await` expressions or other asynchronous comprehensions anywhere except the iterable expression in the leftmost `for` clause, it is called an asynchronous comprehension. An asynchronous comprehension may suspend the execution of the coroutine function in which it appears.

Ajouté dans la version 3.6: Asynchronous comprehensions were introduced in PEP 530.

Modifié dans la version 3.11: les compréhensions asynchrones sont maintenant autorisées dans les compréhensions des fonctions asynchrones. Les compréhensions englobantes deviennent implicitement asynchrones.

#### 6.2.6.5. Formal grammar for comprehensions

The formal grammar for comprehensions is:

    listcomp:      '[' comprehension ']'
    setcomp:       '{' comprehension '}'
    comprehension: flexible_expression for_if_clause+

    dictcomp:
        | '{' kvpair for_if_clause+ '}'
        | '{' '**' expression for_if_clause+ '}'

    for_if_clause:
        | ['async'] 'for' target_list 'in' or_test ('if' or_test)*

### 6.2.7. Expressions génératrices

The syntax for generator expressions is the same as for list comprehensions, except that they are enclosed in parentheses instead of brackets. For example:

    >>> iterator = (x ** 2 for x in range(10))
    >>> iterator
    <generator object <genexpr> at ...>

At runtime, a generator expression evaluates to a generator iterator which yields the same values as the corresponding list comprehension:

    >>> list(iterator)
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Thus, the example above is roughly equivalent to defining and calling the following generator function:

    def make_generator_of_squares(iterator):
        for x in iterator:
            yield x ** 2

    make_generator_of_squares(iter(range(10)))

The enclosing parentheses can be omitted in calls when the generator expression is the only positional argument and there are no keyword arguments. See the Calls section for details. For example:

    # The parentheses after `sum` are part of the call syntax:
    >>> sum(x ** 2 for x in range(10))
    285

    # The generator needs its own parentheses if it's not the only argument:
    >>> sum((x ** 2 for x in range(10)), start=1000)
    1285

The iterable expression in the leftmost `for` clause is evaluated immediately, so that an error raised by this expression will be emitted at the point where the generator expression is defined, rather than at the point where the first value is retrieved:

    >>> (x ** 2 for x in nonexistent_iterable)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    NameError: name 'nonexistent_iterable' is not defined

After the expression is evaluated, an iterator is created from the result, as if `iter()` was called on it. Any error raised when creating the iterator is also emitted immediately:

    >>> (x ** 2 for x in None)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 'NoneType' object is not iterable

All other expressions are evaluated lazily, in the same fashion as normal generators (that is, when the iterator is asked to yield a value):

    >>> iterator = (nonexistent_value for x in range(10))
    >>> iterator
    <generator object <genexpr> at ...>
    >>> list(iterator)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    NameError: name 'nonexistent_value' is not defined

    >>> iterator = (x * y for x in range(10) for y in nonexistent_iterable)
    >>> iterator
    <generator object <genexpr> at ...>
    >>> list(iterator)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    NameError: name 'nonexistent_iterable' is not defined

To avoid interfering with the expected operation of the generator expression itself, `yield` and `yield from` expressions are prohibited inside the implicitly nested scope.

If a generator expression contains either `async for` clauses or `await` expressions it is called an asynchronous generator expression. An asynchronous generator expression returns a new asynchronous generator object, which is an asynchronous iterator (see Itérateurs asynchrones).

The formal grammar for generator expressions is:

    generator_expression: "(" comprehension ")"

Ajouté dans la version 3.6: les expressions génératrices asynchrones ont été introduites.

Modifié dans la version 3.7: Avant Python 3.7, les expressions génératrices asynchrones ne pouvaient apparaître que dans les coroutines `async def`. À partir de la version 3.7, toute fonction peut utiliser des expressions génératrices asynchrones.

Modifié dans la version 3.8: `yield` et `yield from` sont interdites dans la portée implicite imbriquée.

### 6.2.8. Expressions `yield`

    yield_atom:       "(" yield_expression ")"
    yield_from:       "yield" "from" expression
    yield_expression: "yield" yield_list | yield_from

Une expression `yield` est utilisée pour définir une fonction génératrice ou une fonction génératrice asynchrone et ne peut donc être utilisée que dans le corps de la définition d'une fonction. L'utilisation d'une expression `yield` dans le corps d'une fonction entraîne que cette fonction devient une fonction génératrice et son utilisation dans le corps d'une fonction `async def` entraine que cette fonction coroutine devient une fonction génératrice asynchrone. Par exemple :

    def gen():  # defines a generator function
        yield 123

    async def agen(): # defines an asynchronous generator function
        yield 123

En raison des effets de bords sur la portée contenant, les expressions `yield` ne sont pas autorisées dans la portée implicite utilisée dans l'implémentation des compréhensions et des expressions génératrices.

Modifié dans la version 3.8: Les expressions `yield` sont interdites dans la portée implicite imbriquée utilisée dans l'implémentation des compréhensions et des expressions génératrices.

Les fonctions génératrices sont décrites plus loin alors que les fonctions générateurs asynchrones sont décrites séparément dans la section Fonctions génératrices asynchrones.

When a generator function is called, it returns an iterator known as a generator. That generator then controls the execution of the generator function. The execution starts when one of the generator's methods is called. At that time, the execution proceeds to the first yield expression, where it is suspended again, returning the value of `yield_list` to the generator's caller, or `None` if `yield_list` is omitted. By suspended, we mean that all local state is retained, including the current bindings of local variables, the instruction pointer, the internal evaluation stack, and the state of any exception handling. When the execution is resumed by calling one of the generator's methods, the function can proceed exactly as if the yield expression were just another external call. The value of the yield expression after resuming depends on the method which resumed the execution. If `__next__()` is used (typically via either a `for` or the `next()` builtin) then the result is `None`. Otherwise, if `send()` is used, then the result will be the value passed in to that method.

Tout ceci rend les fonctions génératrices très similaires aux coroutines : elles produisent plusieurs objets via des expressions `yield`, elles possèdent plus qu'un seul point d'entrée et leur exécution peut être suspendue. La seule différence est qu'une fonction génératrice ne peut pas contrôler où l'exécution doit se poursuivre après une instruction `yield` ; ce contrôle est toujours du ressort de l'appelant au générateur.

Les expressions `yield` sont autorisées partout dans un bloc `try`. Si l'exécution du générateur ne reprend pas avant qu'il ne soit finalisé (parce que son compteur de référence est tombé à zéro ou parce qu'il est nettoyé par le ramasse-miettes), la méthode `close()` du générateur-itérateur est appelée, ce qui permet l'exécution de toutes les clauses `finally` en attente.

L'expression passée à `yield from <expr>` doit être un itérateur. Toutes les valeurs produites par cet itérateur sont directement passées à l'appelant des méthodes du générateur courant. Toute valeur passée par `send()` ou toute exception passée par `throw()` est transmise à l'itérateur sous-jacent s'il possède les méthodes appropriées. Si ce n'est pas le cas, alors `send()` lève une `AttributeError` ou une `TypeError`, alors que `throw()` ne fait que propager l'exception immédiatement.

Quand l'itérateur sous-jacent a terminé, l'attribut `value` de l'instance `StopIteration` qui a été levée devient la valeur produite par l'expression `yield`. Elle peut être définie explicitement quand vous levez `StopIteration` ou automatiquement que le sous-itérateur est un générateur (en renvoyant une valeur par le sous-générateur).

Modifié dans la version 3.3: `yield from <expr>` a été ajoutée pour déléguer le contrôle du flot d'exécution à un sous-itérateur.

Les parenthèses peuvent être omises quand l'expression `yield` est la seule expression à droite de l'instruction de l'instruction d'affectation.

Voir aussi

PEP 255 : générateurs simples

  La proposition d'ajouter à Python des générateurs et l'instruction `yield`.

PEP 342 -- Coroutines via des générateurs améliorés

  Proposition d'améliorer l'API et la syntaxe des générateurs, de manière à pouvoir les utiliser comme de simples coroutines.

PEP 380 -- Syntaxe pour déléguer à un sous-générateur

  Proposition d'introduire la syntaxe `yield_from`, de manière à déléguer facilement l'exécution à un sous-générateur.

PEP 525 : Générateurs asynchrones

  La proposition qui a amélioré la PEP 492 en ajoutant des capacités de générateur pour les coroutines.

#### 6.2.8.1. Méthodes des générateurs-itérateurs

Cette sous-section décrit les méthodes des générateurs-itérateurs. Elles peuvent être utilisées pour contrôler l'exécution des fonctions génératrices.

Notez que l'appel à une méthode ci-dessous d'un générateur alors que le générateur est déjà en cours d'exécution lève une exception `ValueError`.

generator.__next__()

  Starts the execution of a generator function or resumes it at the last executed yield expression. When a generator function is resumed with a `__next__()` method, the current yield expression always evaluates to `None`. The execution then continues to the next yield expression, where the generator is suspended again, and the value of the `yield_list` is returned to `__next__()`'s caller. If the generator exits without yielding another value, a `StopIteration` exception is raised.

  Cette méthode est normalement appelée implicitement, par exemple par une boucle `for` ou par la fonction native `next()`.

generator.send(value)

  Reprend l'exécution et « envoie » une valeur à la fonction génératrice. L'argument value devient le résultat de l'expression `yield` courante. La méthode `send()` renvoie la valeur suivante produite par le générateur ou lève `StopIteration` si le générateur termine sans produire de nouvelle valeur. Quand `send()` est utilisée pour démarrer le générateur, elle doit avoir `None` comme argument, car il n'y a aucune expression `yield` qui peut recevoir la valeur.

generator.throw(value)
generator.throw(type[, value[, traceback]])

  Lève une exception à l'endroit où le générateur est en pause et renvoie la valeur suivante produite par la fonction génératrice. Si le générateur termine sans produire de nouvelle valeur, une exception `StopIteration` est levée. Si la fonction génératrice ne gère pas l'exception passée ou lève une autre exception, alors cette exception est propagée vers l'appelant.

  Dans son utilisation typique, elle est appelée avec une seule instance d'exception, de façon similaire à l'utilisation du mot-clé `raise`.

  Cependant, pour assurer la rétrocompatibilité, la deuxième signature est prise en charge, suivant une convention des anciennes versions de Python. L'argument type doit être une classe d'exception et value doit être une instance d'exception. Si value n'est pas fournie, le constructeur de type est appelé pour obtenir une instance. Si traceback est fournie, elle est liée sur l'exception, sinon tout attribut `__traceback__` existant stocké dans value est possiblement effacé.

  Modifié dans la version 3.12: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

generator.close()

  Raises a `GeneratorExit` exception at the point where the generator function was paused (equivalent to calling `throw(GeneratorExit)`). The exception is raised by the yield expression where the generator was paused. If the generator function catches the exception and returns a value, this value is returned from `close()`. If the generator function is already closed, or raises `GeneratorExit` (by not catching the exception), `close()` returns `None`. If the generator yields a value, a `RuntimeError` is raised. If the generator raises any other exception, it is propagated to the caller. If the generator has already exited due to an exception or normal exit, `close()` returns `None` and has no other effect.

  Modifié dans la version 3.13: If a generator returns a value upon being closed, the value is returned by `close()`.

#### 6.2.8.2. Exemples

Voici un exemple simple qui montre le comportement des générateurs et des fonctions génératrices :

    >>> def echo(value=None):
    ...     print("Execution starts when 'next()' is called for the first time.")
    ...     try:
    ...         while True:
    ...             try:
    ...                 value = (yield value)
    ...             except Exception as e:
    ...                 value = e
    ...     finally:
    ...         print("Don't forget to clean up when 'close()' is called.")
    ...
    >>> generator = echo(1)
    >>> print(next(generator))
    Execution starts when 'next()' is called for the first time.
    1
    >>> print(next(generator))
    None
    >>> print(generator.send(2))
    2
    >>> generator.throw(TypeError, "spam")
    TypeError('spam',)
    >>> generator.close()
    Don't forget to clean up when 'close()' is called.

Pour des exemples d'utilisation de `yield from`, lisez la PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator dans « Les nouveautés de Python ».

#### 6.2.8.3. Fonctions génératrices asynchrones

La présence d'une expression yield dans une fonction ou une méthode définie en utilisant `async def` transforme cette fonction en fonction générateur asynchrone.

Quand une fonction génératrice asynchrone est appelée, elle renvoie un itérateur asynchrone, autrement appelé objet générateur asynchrone. Cet objet contrôle l'exécution de la fonction génératrice. Un objet générateur asynchrone est typiquement utilisé dans une instruction `async for` à l'intérieur d'une fonction coroutine de la même manière qu'un objet générateur serait utilisé dans une instruction `for`.

Calling one of the asynchronous generator's methods returns an awaitable object, and the execution starts when this object is awaited on. At that time, the execution proceeds to the first yield expression, where it is suspended again, returning the value of `yield_list` to the awaiting coroutine. As with a generator, suspension means that all local state is retained, including the current bindings of local variables, the instruction pointer, the internal evaluation stack, and the state of any exception handling. When the execution is resumed by awaiting on the next object returned by the asynchronous generator's methods, the function can proceed exactly as if the yield expression were just another external call. The value of the yield expression after resuming depends on the method which resumed the execution. If `__anext__()` is used then the result is `None`. Otherwise, if `asend()` is used, then the result will be the value passed in to that method.

Si un générateur asynchrone se termine précipitamment en raison d'un `break`, de l'annulation de la tâche de l'appelant ou d'une exception, le code de nettoyage du générateur asynchrone est exécuté et lève possiblement des exceptions, accède à des variables de contexte dans un contexte inattendu — peut-être parce que la tâche de laquelle il dépend est finie, ou pendant la fermeture de la boucle d'événements quand le point d'entrée du ramasse-miettes a déjà été appelé. Afin d'éviter cette situation, l'appelant doit explicitement fermer le générateur asynchrone en appelant la méthode `aclose()` pour « finaliser » le générateur et le détacher de la boucle d'événements.

Dans une fonction génératrice asynchrone, les expressions `yield` sont autorisées n'importe où dans une construction `try`. Cependant, si l'exécution d'un générateur asynchrone n'a pas repris avant que le générateur ne soit finalisé (parce que son compteur de référence a atteint zéro ou parce qu'il est nettoyé par le ramasse-miettes), alors une expression `yield` dans une construction `try` pourrait ne pas atteindre la clause `finally` en attente. Dans ce cas, c'est la responsabilité de la boucle d'événements ou du programmateur exécutant le générateur asynchrone d'appeler la méthode `aclose()` du générateur asynchrone et d'exécuter l'objet coroutine résultant, permettant ainsi à toute clause `finally` en attente d'être exécutée.

Pour effectuer correctement la finalisation, une boucle d'événements doit définir une fonction finalizer qui prend un générateur-itérateur asynchrone, appelle sans doute `aclose()` et exécute la coroutine. Ce finalizer peut s'enregistrer en appelant `sys.set_asyncgen_hooks()`. Lors de la première itération, un générateur-itérateur asynchrone stocke le finalizer enregistré à appeler lors de la finalisation. Pour un exemple de référence relatif à une méthode de finalizer, regardez l'implémentation de `asyncio.Loop.shutdown_asyncgens` dans Lib/asyncio/base_events.py.

L'expression `yield from <expr>` produit une erreur de syntaxe quand elle est utilisée dans une fonction génératrice asynchrone.

#### 6.2.8.4. Méthodes des générateurs-itérateurs asynchrones

Cette sous-section décrit les méthodes des générateurs-itérateurs asynchrones. Elles sont utilisées pour contrôler l’exécution des fonctions génératrices.

async agen.__anext__()

  Returns an awaitable which when run starts to execute the asynchronous generator or resumes it at the last executed yield expression. When an asynchronous generator function is resumed with an `__anext__()` method, the current yield expression always evaluates to `None` in the returned awaitable, which when run will continue to the next yield expression. The value of the `yield_list` of the yield expression is the value of the `StopIteration` exception raised by the completing coroutine. If the asynchronous generator exits without yielding another value, the awaitable instead raises a `StopAsyncIteration` exception, signalling that the asynchronous iteration has completed.

  Cette méthode est normalement appelée implicitement par une boucle `async for`.

async agen.asend(value)

  Returns an awaitable which when run resumes the execution of the asynchronous generator. As with the `send()` method for a generator, this "sends" a value into the asynchronous generator function, and the value argument becomes the result of the current yield expression. The awaitable returned by the `asend()` method will return the next value yielded by the generator as the value of the raised `StopIteration`, or raises `StopAsyncIteration` if the asynchronous generator exits without yielding another value. When `asend()` is called to start the asynchronous generator, it must be called with `None` as the argument, because there is no yield expression that could receive the value.

async agen.athrow(value)
async agen.athrow(type[, value[, traceback]])

  Renvoie un awaitable qui lève une exception du type `type` à l'endroit où le générateur asynchrone a été mis en pause et renvoie la valeur suivante produite par la fonction génératrice comme valeur de l'exception `StopIteration` qui a été levée. Si le générateur asynchrone termine sans produire de nouvelle valeur, une exception `StopAsyncIteration` est levée par le awaitable. Si la fonction génératrice ne traite pas l'exception reçue ou lève une autre exception alors, quand le awaitable est lancé, cette exception est propagée vers l'appelant du awaitable.

  Modifié dans la version 3.12: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

async agen.aclose()

  Renvoie un awaitable qui, quand il s'exécute, lève une exception `GeneratorExit` dans la fonction génératrice asynchrone à l'endroit où le générateur était en pause. Si la fonction génératrice asynchrone termine normalement, est déjà fermée ou lève `GeneratorExit` (parce qu'elle ne gère pas l'exception), alors le awaitable renvoyé lève une exception `StopIteration`. Tout nouveau awaitable produit par un appel postérieur au générateur asynchrone lève une exception `StopAsyncIteration`. Si le générateur asynchrone produit une valeur, une `RuntimeError` est levée par le awaitable. Si le générateur asynchrone lève une autre exception, elle est propagée à l'appelant du awaitable. Si le générateur asynchrone a déjà terminé (soit par une exception, soit normalement), alors tout nouvel appel à `aclose()` renvoie un awaitable qui ne fait rien.

## 6.3. Primaires

Les primaires (primary dans la grammaire formelle ci-dessous) représentent les opérations qui se lient au plus proche dans le langage. Leur syntaxe est :

    primary: atom | attributeref | subscription | call

### 6.3.1. Références à des attributs

Une référence à un attribut (attributeref dans la grammaire formelle ci-dessous) est une primaire suivie par un point et un nom :

    attributeref: primary "." identifier

The primary must evaluate to an object of a type that supports attribute references, which most objects do. This object is then asked to produce the attribute whose name is the identifier. The type and value produced is determined by the object. Multiple evaluations of the same attribute reference may yield different objects.

This production can be customized by overriding the `__getattribute__()` method or the `__getattr__()` method. The `__getattribute__()` method is called first and either returns a value or raises `AttributeError` if the attribute is not available.

If an `AttributeError` is raised and the object has a `__getattr__()` method, that method is called as a fallback.

### 6.3.2. Subscriptions and slicings

The subscription syntax is usually used for selecting an element from a container -- for example, to get a value from a `dict`:

    >>> digits_by_name = {'one': 1, 'two': 2}
    >>> digits_by_name['two']  # Subscripting a dictionary using the key 'two'
    2

In the subscription syntax, the object being subscribed -- a primary -- is followed by a subscript in square brackets. In the simplest case, the subscript is a single expression.

Depending on the type of the object being subscribed, the subscript is sometimes called a key (for mappings), index (for sequences), or type argument (for generic types). Syntactically, these are all equivalent:

    >>> colors = ['red', 'blue', 'green', 'black']
    >>> colors[3]  # Subscripting a list using the index 3
    'black'

    >>> list[str]  # Parameterizing the list type using the type argument str
    list[str]

At runtime, the interpreter will evaluate the primary and the subscript, and call the primary's `__getitem__()` or `__class_getitem__()` special method with the subscript as argument. For more details on which of these methods is called, see __class_getitem__ contre __getitem__.

To show how subscription works, we can define a custom object that implements `__getitem__()` and prints out the value of the subscript:

    >>> class SubscriptionDemo:
    ...     def __getitem__(self, key):
    ...         print(f'subscripted with: {key!r}')
    ...
    >>> demo = SubscriptionDemo()
    >>> demo[1]
    subscripted with: 1
    >>> demo['a' * 3]
    subscripted with: 'aaa'

See `__getitem__()` documentation for how built-in types handle subscription.

Subscriptions may also be used as targets in assignment or deletion statements. In these cases, the interpreter will call the subscripted object's `__setitem__()` or `__delitem__()` special method, respectively, instead of `__getitem__()`.

    >>> colors = ['red', 'blue', 'green', 'black']
    >>> colors[3] = 'white'  # Setting item at index
    >>> colors
    ['red', 'blue', 'green', 'white']
    >>> del colors[3]  # Deleting item at index 3
    >>> colors
    ['red', 'blue', 'green']

All advanced forms of subscript documented in the following sections are also usable for assignment and deletion.

#### 6.3.2.1. Tranches

A more advanced form of subscription, slicing, is commonly used to extract a portion of a sequence. In this form, the subscript is a slice: up to three expressions separated by colons. Any of the expressions may be omitted, but a slice must contain at least one colon:

    >>> number_names = ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five']
    >>> number_names[1:3]
    ['one', 'two']
    >>> number_names[1:]
    ['one', 'two', 'three', 'four', 'five']
    >>> number_names[:3]
    ['zero', 'one', 'two']
    >>> number_names[:]
    ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five']
    >>> number_names[::2]
    ['zero', 'two', 'four']
    >>> number_names[:-3]
    ['zero', 'one', 'two']
    >>> del number_names[4:]
    >>> number_names
    ['zero', 'one', 'two', 'three']

When a slice is evaluated, the interpreter constructs a `slice` object whose `start`, `stop` and `step` attributes, respectively, are the results of the expressions between the colons. Any missing expression evaluates to `None`. This `slice` object is then passed to the `__getitem__()` or `__class_getitem__()` special method, as above.

    # continuing with the SubscriptionDemo instance defined above:
    >>> demo[2:3]
    subscripted with: slice(2, 3, None)
    >>> demo[::'spam']
    subscripted with: slice(None, None, 'spam')

#### 6.3.2.2. Comma-separated subscripts

The subscript can also be given as two or more comma-separated expressions or slices:

    # continuing with the SubscriptionDemo instance defined above:
    >>> demo[1, 2, 3]
    subscripted with: (1, 2, 3)
    >>> demo[1:2, 3]
    subscripted with: (slice(1, 2, None), 3)

This form is commonly used with numerical libraries for slicing multi-dimensional data. In this case, the interpreter constructs a `tuple` of the results of the expressions or slices, and passes this tuple to the `__getitem__()` or `__class_getitem__()` special method, as above.

The subscript may also be given as a single expression or slice followed by a comma, to specify a one-element tuple:

    >>> demo['spam',]
    subscripted with: ('spam',)

#### 6.3.2.3. "Starred" subscriptions

Ajouté dans la version 3.11: Expressions in tuple_slices may be starred. See PEP 646.

The subscript can also contain a starred expression. In this case, the interpreter unpacks the result into a tuple, and passes this tuple to `__getitem__()` or `__class_getitem__()`:

    # continuing with the SubscriptionDemo instance defined above:
    >>> demo[*range(10)]
    subscripted with: (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Starred expressions may be combined with comma-separated expressions and slices:

    >>> demo['a', 'b', *range(3), 'c']
    subscripted with: ('a', 'b', 0, 1, 2, 'c')

#### 6.3.2.4. Formal subscription grammar

    subscription:     primary '[' subscript ']'
    subscript:        single_subscript | tuple_subscript
    single_subscript: proper_slice | assignment_expression
    proper_slice:     [expression] ":" [expression] [ ":" [expression] ]
    tuple_subscript:  ','.(single_subscript | starred_expression)+ [',']

Recall that the `|` operator denotes ordered choice. Specifically, in `subscript`, if both alternatives would match, the first (`single_subscript`) has priority.

### 6.3.3. Appels

Un appel (call dans la grammaire ci-dessous) appelle un objet appelable (par exemple, une fonction) avec, possiblement, une liste d'arguments :

    call:                 primary "(" [argument_list [","] | comprehension] ")"
    argument_list:        positional_arguments ["," starred_and_keywords]
                            ["," keywords_arguments]
                          | starred_and_keywords ["," keywords_arguments]
                          | keywords_arguments
    positional_arguments: positional_item ("," positional_item)*
    positional_item:      assignment_expression | "*" expression
    starred_and_keywords: ("*" expression | keyword_item)
                          ("," "*" expression | "," keyword_item)*
    keywords_arguments:   (keyword_item | "**" expression)
                          ("," keyword_item | "," "**" expression)*
    keyword_item:         identifier "=" expression

Une virgule finale (optionnelle) peut être présente, après les arguments positionnels et nommés, mais elle n'affecte pas la sémantique.

The primary must evaluate to a callable object (user-defined functions, built-in functions, methods of built-in objects, class objects, methods of class instances, and all objects having a `__call__()` method are callable). All argument expressions are evaluated before the call is attempted. Please refer to section Définition de fonctions for the syntax of formal parameter lists.

Si des arguments par mots-clés sont présents, ils sont d'abord convertis en arguments positionnels, comme suit. Pour commencer, une liste de slots vides est créée pour les paramètres formels. S'il y a N arguments positionnels, ils sont placés dans les N premiers slots. Ensuite, pour chaque argument nommé, l'identifiant est utilisé pour déterminer le slot correspondant (si l'identifiant est le même que le nom du premier paramètre formel, le premier slot est utilisé, et ainsi de suite). Si le slot est déjà rempli, une exception `TypeError` est levée. Sinon, l'argument est placé dans le slot, ce qui le remplit (même si l'expression est `None`, cela remplit le slot). Quand tous les arguments ont été traités, les slots qui sont toujours vides sont remplis avec la valeur par défaut correspondante dans la définition de la fonction (les valeurs par défaut sont calculées, une seule fois, lorsque la fonction est définie ; ainsi, un objet mutable tel qu'une liste ou un dictionnaire utilisé en tant valeur par défaut sera partagé entre tous les appels qui ne spécifient pas de valeur d argument pour ce slot ; on évite généralement de faire ça). S'il reste des slots pour lesquels aucune valeur par défaut n'est définie, une exception `TypeError` est levée. Sinon, la liste des slots remplie est utilisée en tant que liste des arguments pour l'appel.

Une implémentation peut fournir des fonctions natives dont les paramètres positionnels n'ont pas de nom, même s'ils sont « nommés » pour les besoins de la documentation. Ils ne peuvent donc pas être fournis comme arguments nommés. En CPython, les fonctions implémentées en C qui utilisent `PyArg_ParseTuple()` pour analyser leurs arguments en font partie.

S'il y a plus d'arguments positionnels que de slots de paramètres formels, une exception `TypeError` est levée, à moins qu'un paramètre formel n'utilise la syntaxe `*identifier` ; dans ce cas, le paramètre formel reçoit un n-uplet contenant les arguments positionnels en supplément (ou un n-uplet vide s'il n'y avait pas d'argument positionnel en trop).

Si un argument nommé ne correspond à aucun nom de paramètre formel, une exception `TypeError` est levée, à moins qu'un paramètre formel n'utilise la syntaxe `**identifier` ; dans ce cas, le paramètre formel reçoit un dictionnaire contenant les arguments nommés en trop (en utilisant les mots-clés comme clés et les arguments comme valeurs pour ce dictionnaire), ou un (nouveau) dictionnaire vide s'il n'y a pas d'argument nommé en trop.

Si la syntaxe `*expression` apparaît dans l'appel de la fonction, `expression` doit pouvoir s'évaluer à un itérable. Les éléments de ces itérables sont traités comme s'ils étaient des arguments positionnels supplémentaires. Pour l'appel `f(x1, x2, *y, x3, x4)`, si y s'évalue comme une séquence y1 … yM, c'est équivalent à un appel avec M+4 arguments positionnels x1, x2, y1 … yM, x3, x4.

Une conséquence est que bien que la syntaxe `*expression` puisse apparaître après les arguments par nommés explicites, ils sont traités avant les arguments nommés (et avant tout argument `**expression` -- voir ci-dessous). Ainsi :

    >>> def f(a, b):
    ...     print(a, b)
    ...
    >>> f(b=1, *(2,))
    2 1
    >>> f(a=1, *(2,))
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'a'
    >>> f(1, *(2,))
    1 2

Il est inhabituel que les syntaxes d'arguments par mots-clés et `*expression` soient utilisés simultanément dans un même appel, ce qui fait que la confusion reste rare.

Si la syntaxe `**expression` apparaît dans un appel de fonction, `expression` doit pouvoir s'évaluer comme un tableau de correspondances, dont le contenu est traité comme des arguments par mots-clés supplémentaires. Si un paramètre correspondant à une clé a déjà été fourni (en tant qu'argument nommé explicite, en provenance d'un autre dépaquetage), une exception `TypeError` est levée.

Lorsque `**expression` est utilisée, chaque clé de ce tableau de correspondances doit être une chaîne. Chaque valeur du tableau est affectée au premier paramètre formel éligible à l'affectation par mot-clé dont le nom est égal à la clé. Une clé n'a pas besoin d'être un identifiant Python (par exemple, `"max-temp °F"` est acceptable, bien qu'elle ne corresponde à aucun paramètre formel qui pourrait être déclaré). S'il n'y a pas de correspondance avec un paramètre formel, la paire clé-valeur est collectée par le paramètre `**`, s'il y en a un. S'il n'y a pas de paramètre `**`, une exception `TypeError` est levée.

Les paramètres formels qui utilisent la syntaxe `*identifier` ou `**identifier` ne peuvent pas être utilisés comme arguments positionnels ou comme noms d'arguments par mots-clés.

Modifié dans la version 3.5: Les appels de fonction acceptent n'importe quel nombre de dépaquetages par `*` ou `**`. Des arguments positionnels peuvent suivre les dépaquetages d'itérables (`*`) et les arguments par mots-clés peuvent suivre les dépaquetages de dictionnaires (`**`). Proposé pour la première fois par la PEP 448.

Un appel renvoie toujours une valeur, possiblement `None`, à moins qu'il ne lève une exception. La façon dont celle valeur est calculée dépend du type de l'objet appelable.

Si c'est

une fonction définie par l'utilisateur :

  The code block for the function is executed, passing it the argument list. The first thing the code block will do is bind the formal parameters to the arguments; this is described in section Définition de fonctions. When the code block executes a `return` statement, this specifies the return value of the function call. If execution reaches the end of the code block without executing a `return` statement, the return value is `None`.

une fonction ou une méthode native :

  le résultat dépend de l'interpréteur ; lisez Fonctions natives pour une description des fonctions et méthodes natives.

un objet classe :

  une nouvelle instance de cette classe est renvoyée.

une méthode d'instance de classe :

  la fonction correspondante définie par l'utilisateur est appelée, avec la liste d'arguments qui est plus grande d'un élément que la liste des arguments de l'appel : l'instance est placée en tête des arguments.

une instance de classe :

  The class must define a `__call__()` method; the effect is then the same as if that method was called.

## 6.4. Expression `await`

Suspend l'exécution de la coroutine sur un objet awaitable. Ne peut être utilisée qu'à l'intérieur d'une coroutine function.

    await_expr: "await" primary

Ajouté dans la version 3.5.

## 6.5. L'opérateur puissance

L'opérateur puissance est plus prioritaire que les opérateurs unaires sur sa gauche ; il est moins prioritaire que les opérateurs unaires sur sa droite. La syntaxe est :

    power: (await_expr | primary) ["**" u_expr]

Ainsi, dans une séquence sans parenthèse de puissance et d'opérateurs unaires, les opérateurs sont évalués de droite à gauche (ceci ne contraint pas l'ordre d'évaluation des opérandes) : `-1**2` donne `-1`.

The power operator has the same semantics as the built-in `pow()` function, when called with two arguments: it yields its left argument raised to the power of its right argument. Numeric arguments are first converted to a common type, and the result is of that type.

Pour les opérandes entiers, le résultat est du même type à moins que le deuxième argument ne soit négatif ; dans ce cas, tous les arguments sont convertis en nombres à virgule flottante et le résultat est un nombre à virgule flottante. Par exemple, `10**2` renvoie `100` mais `10**-2` renvoie `0.01`.

Élever `0.0` à une puissance négative entraîne une `ZeroDivisionError`. Élever un nombre négatif à une puissance fractionnaire renvoie un nombre `complexe` (dans les versions antérieures, cela levait une `ValueError`).

This operation can be customized using the special `__pow__()` and `__rpow__()` methods.

## 6.6. Arithmétique unaire et opérations sur les bits

Toute l'arithmétique unaire et les opérations sur les bits ont la même priorité :

    u_expr: power | "-" u_expr | "+" u_expr | "~" u_expr

The unary `-` (minus) operator yields the negation of its numeric argument; the operation can be overridden with the `__neg__()` special method.

The unary `+` (plus) operator yields its numeric argument unchanged; the operation can be overridden with the `__pos__()` special method.

The unary `~` (invert) operator yields the bitwise inversion of its integer argument. The bitwise inversion of `x` is defined as `-(x+1)`. It only applies to integral numbers or to custom objects that override the `__invert__()` special method.

Dans ces trois cas, si l'argument n'est pas du bon type, une exception `TypeError` est levée.

## 6.7. Opérations arithmétiques binaires

Les opérations arithmétiques binaires suivent les conventions pour les priorités. Notez que certaines de ces opérations s'appliquent aussi à des types non numériques. À part l'opérateur puissance, il n'y a que deux niveaux, le premier pour les opérateurs multiplicatifs et le second pour les opérateurs additifs :

    m_expr: u_expr | m_expr "*" u_expr | m_expr "@" m_expr |
            m_expr "//" u_expr | m_expr "/" u_expr |
            m_expr "%" u_expr
    a_expr: m_expr | a_expr "+" m_expr | a_expr "-" m_expr

The `*` (multiplication) operator yields the product of its arguments. The arguments must either both be numbers, or one argument must be an integer and the other must be a sequence. In the former case, the numbers are converted to a common real type and then multiplied together. In the latter case, sequence repetition is performed; a negative repetition factor yields an empty sequence.

This operation can be customized using the special `__mul__()` and `__rmul__()` methods.

Modifié dans la version 3.14: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

L'opérateur `@` (prononcé at en anglais) a vocation à multiplier des matrices. Aucun type Python natif n'implémente cet opérateur.

This operation can be customized using the special `__matmul__()` and `__rmatmul__()` methods.

Ajouté dans la version 3.5.

The `/` (division) and `//` (floor division) operators yield the quotient of their arguments. The numeric arguments are first converted to a common type. Division of integers yields a float, while floor division of integers results in an integer; the result is that of mathematical division with the 'floor' function applied to the result. Division by zero raises the `ZeroDivisionError` exception.

The division operation can be customized using the special `__truediv__()` and `__rtruediv__()` methods. The floor division operation can be customized using the special `__floordiv__()` and `__rfloordiv__()` methods.

The `%` (modulo) operator yields the remainder from the division of the first argument by the second. The numeric arguments are first converted to a common type. A zero right argument raises the `ZeroDivisionError` exception. The arguments may be floating-point numbers, e.g., `3.14%0.7` equals `0.34` (since `3.14` equals `4*0.7 + 0.34`.) The modulo operator always yields a result with the same sign as its second operand (or zero); the absolute value of the result is strictly smaller than the absolute value of the second operand [1].

Les opérateurs division entière et modulo sont liés par la relation suivante : `x == (x//y)*y + (x%y)`. La division entière et le module sont aussi liés à la fonction native `divmod()` : `divmod(x, y) == (x//y, x%y)` [2].

En plus de calculer le modulo sur les nombres, l'opérateur `%` est aussi surchargé par les objets chaînes de caractères pour effectuer le formatage de chaîne « à l'ancienne ». La syntaxe pour le formatage de chaînes est décrit dans la référence de la bibliothèque Python, dans la section Formatage de chaines à la printf.

The modulo operation can be customized using the special `__mod__()` and `__rmod__()` methods.

The floor division operator, the modulo operator, and the `divmod()` function are not defined for complex numbers. Instead, convert to a floating-point number using the `abs()` function if appropriate.

The `+` (addition) operator yields the sum of its arguments. The arguments must either both be numbers or both be sequences of the same type. In the former case, the numbers are converted to a common real type and then added together. In the latter case, the sequences are concatenated.

This operation can be customized using the special `__add__()` and `__radd__()` methods.

Modifié dans la version 3.14: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

The `-` (subtraction) operator yields the difference of its arguments. The numeric arguments are first converted to a common real type.

This operation can be customized using the special `__sub__()` and `__rsub__()` methods.

Modifié dans la version 3.14: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

## 6.8. Opérations de décalage

Les opérations de décalage sont moins prioritaires que les opérations arithmétiques :

    shift_expr: a_expr | shift_expr ("<<" | ">>") a_expr

Ces opérateurs prennent des entiers comme arguments. Ils décalent le premier argument vers la gauche ou vers la droite du nombre de bits donné par le deuxième argument.

The left shift operation can be customized using the special `__lshift__()` and `__rlshift__()` methods. The right shift operation can be customized using the special `__rshift__()` and `__rrshift__()` methods.

Un décalage à droite de n bits est défini comme la division entière par `pow(2,n)`. Un décalage à gauche de n bits est défini comme la multiplication par `pow(2,n)`.

## 6.9. Opérations binaires bit à bit

Chacune des trois opérations binaires bit à bit possède une priorité différente :

    and_expr: shift_expr | and_expr "&" shift_expr
    xor_expr: and_expr | xor_expr "^" and_expr
    or_expr:  xor_expr | or_expr "|" xor_expr

The `&` operator yields the bitwise AND of its arguments, which must be integers or one of them must be a custom object overriding `__and__()` or `__rand__()` special methods.

The `^` operator yields the bitwise XOR (exclusive OR) of its arguments, which must be integers or one of them must be a custom object overriding `__xor__()` or `__rxor__()` special methods.

The `|` operator yields the bitwise (inclusive) OR of its arguments, which must be integers or one of them must be a custom object overriding `__or__()` or `__ror__()` special methods.

## 6.10. Comparaisons

Au contraire du C, toutes les opérations de comparaison en Python possèdent la même priorité, qui est plus faible que celle des opérations arithmétiques, décalages ou binaires bit à bit. Toujours contrairement au C, les expressions telles que `a < b < c` sont interprétées comme elles le seraient conventionnellement en mathématiques :

    comparison:    or_expr (comp_operator or_expr)*
    comp_operator: "<" | ">" | "==" | ">=" | "<=" | "!="
                   | "is" ["not"] | ["not"] "in"

Les comparaisons donnent des valeurs booléennes (`True` ou `False`). Cependant, les méthodes de comparaison riche définies par l'utilisateur peuvent renvoyer des non-booléens. Dans ce cas, le résultat de la comparaison est converti en booléen avec `bool()` dans les contextes qui attendent un booléen.

Les comparaisons peuvent être enchaînées arbitrairement, par exemple `x < y <= z` est équivalent à `x < y and y <= z`, sauf que `y` est évalué seulement une fois (mais dans les deux cas, `z` n'est pas évalué du tout si `x < y` s'avère être faux).

Formellement, si a, b, c … y, z sont des expressions et op1, op2 … opN sont des opérateurs de comparaison, alors `a op1 b op2 c … y opN z` est équivalent à `a op1 b and b op2 c and … y opN z`, sauf que chaque expression est évaluée au maximum une fois.

Notez que `a op1 b op2 c` n'implique aucune comparaison entre a et c. Ainsi, par exemple, `x < y > z` est parfaitement légal (mais peut-être pas très élégant).

### 6.10.1. Comparaisons de valeurs

Les opérateurs `<`, `>`, `==`, `>=`, `<=` et `!=` comparent les valeurs de deux objets. Les objets n'ont pas besoin d'être du même type.

Le chapitre Objets, valeurs et types indique que les objets ont une valeur (en plus d'un type et d'un identifiant). La valeur d'un objet est une notion plutôt abstraite en Python : par exemple, il n'existe pas de méthode canonique pour accéder à la valeur d'un objet. De la même manière, il n'y a aucune obligation concernant la construction de la valeur d'un objet, par exemple qu'elle prenne en compte toutes les données de ses attributs. Les opérateurs de comparaison implémentent une notion particulière de ce qu'est la valeur d'un objet. Vous pouvez vous le représenter comme une définition indirecte de la valeur d'un objet, via l'implémentation de leur comparaison.

Because all types are (direct or indirect) subtypes of `object`, they inherit the default comparison behavior from `object`. Types can customize their comparison behavior by implementing rich comparison methods like `__lt__()`, described in Personnalisation de base.

Le comportement par défaut pour le test d'égalité (`==` et `!=`) se base sur les identifiants des objets. Ainsi, un test d'égalité entre deux instances qui ont le même identifiant est vrai, un test d'égalité entre deux instances qui ont des identifiants différents est faux. La raison de ce choix est que Python souhaite que tous les objets soient réflexifs, c'est-à-dire que `x is y` implique `x == y`.

La relation d'ordre (`<`, `>`, `<=` et `>=`) n'est pas fournie par défaut ; une tentative se solde par une `TypeError`. La raison de ce choix est qu'il n'existe pas d'invariant similaire à celui de l'égalité.

Le comportement du test d'égalité par défaut, à savoir que les instances avec des identités différentes ne sont jamais égales, peut être en contradiction avec les types qui définissent la « valeur » d'un objet et se basent sur cette « valeur » pour l'égalité. De tels types doivent personnaliser leurs tests de comparaison et, en fait, c'est ce qu'ont fait un certain nombre de types natifs.

La liste suivante décrit le comportement des tests d'égalité pour les types natifs les plus importants.

- Beaucoup de types numériques natifs (Types numériques — int, float, complex) et de types de la bibliothèque standard `fractions.Fraction` ainsi que `decimal.decimal` peuvent être comparés, au sein de leur propre classe ou avec d'autres objets de classes différentes. Une exception notable concerne les nombres complexes qui ne gèrent pas la relation d'ordre. Dans les limites des types concernés, la comparaison mathématique équivaut à la comparaison algorithmique, sans perte de précision.

  Les valeurs non numériques `float('NaN')` et `decimal.Decimal('NaN')` sont spéciales : toute comparaison entre un nombre et une valeur non numérique est fausse. Une implication contre-intuitive à cela est que les valeurs non numériques ne sont pas égales à elles-mêmes. Par exemple, avec `x = float('NaN')`, les expressions `3 < x`, `x < 3` et `x == x` sont toutes fausses, mais l’expression `x != x` est vraie. Ce comportement est en accord avec IEEE 754.

- `None` and `NotImplemented` are singletons. PEP 8 advises that comparisons for singletons should always be done with `is` or `is not`, never the equality operators.

- Les séquences binaires (instances du type `bytes` ou `bytearray`) peuvent être comparées au sein de la classe et entre classes. La comparaison est lexicographique, en utilisant la valeur numérique des éléments.

- Les chaînes de caractères (instances de `str`) respectent l'ordre lexicographique en utilisant la valeur Unicode (le résultat de la fonction native `ord()`) des caractères [3].

  Les chaînes de caractères et les séquences binaires ne peuvent pas être comparées directement.

- Les séquences (instances de `tuple`, `list` ou `range`) peuvent être comparées uniquement entre instances de même type, en sachant que les intervalles (range) ne gèrent pas la relation d'ordre. Le test d'égalité entre ces types renvoie faux et une comparaison entre instances de types différents lève une `TypeError`.

  Les séquences se comparent lexicographiquement en comparant les éléments correspondants. Les conteneurs natifs supposent généralement que les objets identiques sont égaux à eux-mêmes. Cela leur permet d'économiser les tests d’égalité pour des objets identiques afin d’améliorer les performances et de conserver leurs invariants internes.

  L'ordre lexicographique pour les collections natives fonctionne comme suit :

  - Deux collections sont égales si elles sont du même type, ont la même longueur et si les éléments correspondants de chaque paire sont égaux. Par exemple, `[1,2] == (1,2)` est faux car les types sont différents.

  - Les collections qui gèrent la relation d'ordre sont ordonnées comme leur premier élément différent (par exemple, `[1,2,x] <= [1,2,y]` a la même valeur que `x <= y`). Si un élément n'a pas de correspondant, la collection la plus courte est la plus petite (par exemple, `[1,2] < [1,2,3]` est vrai).

- Les tableaux de correspondances (instances de `dict`) sont égales si et seulement si toutes leurs paires `(clé, valeur)` sont égales. L'égalité des clés et des valeurs met en œuvre la réflexivité.

  Les comparaisons (`<`, `>`, `<=` et `>=`) lèvent `TypeError`.

- Les ensembles (instances de `set` ou `frozenset`) peuvent être comparés au sein de leur propre type et entre types différents.

  Les opérateurs d'inclusion et de sur-ensemble sont définis. Ces relations ne sont pas des relations d'ordre total (par exemple, les deux ensembles `{1,2}` et `{2,3}` ne sont pas égaux, l'un n'est pas inclus dans l'autre, l'un n'est pas un sur-ensemble de l'autre). Ainsi, les ensembles ne sont pas des arguments appropriés pour les fonctions qui dépendent d'un ordre total (par exemple, les fonctions `min()`, `max()` et `sorted()` produisent des résultats indéfinis si on leur donne des listes d'ensembles en entrée).

  La comparaison des ensembles met en œuvre la réflexivité des éléments.

- La plupart des autres types natifs n'implémentent pas de méthodes de comparaisons, ils héritent donc du comportement par défaut.

Les classes définies par l'utilisateur qui particularisent les opérations de comparaison doivent, si possible, respecter quelques règles pour la cohérence :

- Le test d'égalité doit être réflexif. En d'autres termes, des objets identiques doivent être égaux :

  > `x is y` implique `x == y`

- La comparaison doit être symétrique. En d'autres termes, les expressions suivantes doivent donner le même résultat :

  > `x == y` et `y == x`

  > `x != y` et `y != x`

  > `x < y` et `y > x`

  > `x <= y` et `y >= x`

- La comparaison doit être transitive. Les exemples suivants (liste non exhaustive) illustrent ce concept :

  > `x > y and y > z` implique `x > z`

  > `x < y and y <= z` implique `x < z`

- Si vous inversez la comparaison, cela doit en produire la négation booléenne. En d'autres termes, les expressions suivantes doivent produire le même résultat :

  > `x == y` et `not x != y`

  > `x < y` et `not x >= y` (pour une relation d'ordre total)

  > `x > y` et `not x <= y` (pour une relation d'ordre total)

  The last two expressions apply to totally ordered collections (e.g. to sequences, but not to sets or mappings). See also the `@~functools.total_ordering` decorator.

- Le résultat de `hash()` doit être cohérent avec l'égalité. Les objets qui sont égaux doivent avoir la même empreinte ou être marqués comme non-hachables.

Python ne vérifie pas ces règles de cohérence. En fait, l'utilisation de valeurs non numériques est un exemple de non-respect de ces règles.

### 6.10.2. Opérations de tests d’appartenance à un ensemble

Les opérateurs `in` et `not in` testent l’appartenance. `x in s` s’évalue à `True` si x appartient à s et à `False` sinon. `x not in s` renvoie la négation de `x in s`. Tous les types séquences et ensembles natifs gèrent ces opérateurs, ainsi que les dictionnaires pour lesquels `in` teste si dictionnaire possède une clé donnée. Pour les types conteneurs tels que les listes, n-uplets (tuple), ensembles (set), ensembles figés (frozen set), dictionnaires (dict) ou collections.deque, l’expression `x in y` est équivalente à `any(x is e or x == e for e in y)`.

Pour les chaînes de caractères et chaînes d'octets, `x in y` vaut `True` si et seulement si x est une sous-chaîne de y. Un test équivalent est `y.find(x) != -1`. Une chaîne vide est considérée comme une sous-chaîne de toute autre chaîne, ainsi `"" in "abc"` renvoie `True`.

For user-defined classes which define the `__contains__()` method, `x in y` returns `True` if `y.__contains__(x)` returns a true value, and `False` otherwise.

For user-defined classes which do not define `__contains__()` but do define `__iter__()`, `x in y` is `True` if some value `z`, for which the expression `x is z or x == z` is true, is produced while iterating over `y`. If an exception is raised during the iteration, it is as if `in` raised that exception.

Lastly, the old-style iteration protocol is tried: if a class defines `__getitem__()`, `x in y` is `True` if and only if there is a non-negative integer index i such that `x is y[i] or x == y[i]`, and no lower integer index raises the `IndexError` exception. (If any other exception is raised, it is as if `in` raised that exception).

L'opérateur `not in` est défini comme produisant le contraire de `in`.

### 6.10.3. Comparaisons d'identifiants

Les opérateurs `is` et `is not` testent l'égalité des identifiants des objets : `x is y` est vrai si et seulement si x et y sont le même objet. L'identifiant d'un objet est déterminé en utilisant la fonction `id()`. `x is not y` renvoie le résultat contraire de l'égalité des identifiants [4].

## 6.11. Opérations booléennes

    or_test:  and_test | or_test "or" and_test
    and_test: not_test | and_test "and" not_test
    not_test: comparison | "not" not_test

In the context of Boolean operations, and also when expressions are used by control flow statements, the following values are interpreted as false: `False`, `None`, zero of any numeric type, and empty strings and containers (including strings, tuples, lists, dictionaries, sets and frozensets). All other values are interpreted as true. User-defined objects can customize their truth value by providing a `__bool__()` method.

L'opérateur `not` produit `True` si son argument est faux, `False` sinon.

L'expression `x and y` commence par évaluer x ; si x est faux, sa valeur est renvoyée ; sinon, y est évalué et la valeur résultante est renvoyée.

L'expression `x or y` commence par évaluer x ; si x est vrai, sa valeur est renvoyée ; sinon, y est évalué et la valeur résultante est renvoyée.

Notez que ni `and` ni `or` ne restreignent la valeur et le type qu'ils renvoient à `False` et `True` : ils renvoient le dernier argument évalué. Ceci peut être utile, par exemple : si une chaîne `s` doit être remplacée par une valeur par défaut si elle est vide, l'expression `s or 'truc'` produit la valeur voulue. Comme `not` doit créer une nouvelle valeur, il renvoie une valeur booléenne quel que soit le type de son argument (par exemple, `not 'truc'` produit `False` plutôt que `''`.

## 6.12. Expressions d'affectation

    assignment_expression: [identifier ":="] expression

Une expression d'affectation (parfois aussi appelée « expression nommée » ou « expression morse ») affecte l'`expression` à un `identifiant` et renvoie la valeur de l'`expression`.

Une utilisation classique concerne les correspondances d'expressions rationnelles :

    if matching := pattern.search(data):
        do_something(matching)

Ou lorsqu'on traite le contenu d'un fichier par morceaux :

    while chunk := file.read(9000):
        process(chunk)

Assignment expressions must be surrounded by parentheses when used as expression statements and when used as sub-expressions in slicing, conditional, lambda, keyword-argument, and comprehension-if expressions and in `assert`, `with`, and `assignment` statements. In all other places where they can be used, parentheses are not required, including in `if` and `while` statements.

Ajouté dans la version 3.8: Voir la PEP 572 pour plus de détails sur les expressions d’affectation.

## 6.13. Expressions conditionnelles

    conditional_expression: or_test ["if" or_test "else" expression]
    expression:             conditional_expression | lambda_expr

A conditional expression (sometimes called a "ternary operator") is an alternative to the if-else statement. As it is an expression, it returns a value and can appear as a sub-expression.

L'expression `x if C else y` commence par évaluer la condition C. Si C est vrai, alors x est évalué et sa valeur est renvoyée ; sinon, y est évalué et sa valeur est renvoyée.

Voir la PEP 308 pour plus de détails sur les expressions conditionnelles.

## 6.14. Expressions lambda

    lambda_expr: "lambda" [parameter_list] ":" expression

Les expressions lambda sont utilisées pour créer des fonctions anonymes. L'expression `lambda parameters: expression` produit un objet fonction. Cet objet anonyme se comporte comme un objet fonction défini par :

    def <lambda>(parameters):
        return expression

Voir la section Définition de fonctions pour la syntaxe des listes de paramètres. Notez que les fonctions créées par des expressions lambda ne peuvent pas contenir d'instructions ou d'annotations.

## 6.15. Listes d'expressions

    starred_expression:       "*" or_expr | expression
    flexible_expression:      assignment_expression | starred_expression
    flexible_expression_list: flexible_expression ("," flexible_expression)* [","]
    starred_expression_list:  starred_expression ("," starred_expression)* [","]
    expression_list:          expression ("," expression)* [","]
    yield_list:               expression_list | starred_expression "," [starred_expression_list]

Sauf lorsqu'elle fait partie d'un agencement de liste ou d'ensemble, une liste d'expressions qui contient au moins une virgule produit un n-uplet. La longueur du n-uplet est le nombre d'expressions dans la liste. Les expressions sont évaluées de la gauche vers la droite.

A trailing comma is required only to create a one-item tuple, such as `1,`; it is optional in all other cases. A single expression without a trailing comma doesn't create a tuple, but rather yields the value of that expression. (To create an empty tuple, use an empty pair of parentheses: `()`.)

### 6.15.1. Iterable unpacking

In an expression list or tuple, list or set display, any expression may be prefixed with an asterisk (`*`). This denotes iterable unpacking.

At runtime, the asterisk-prefixed expression must evaluate to an iterable. The iterable is expanded into a sequence of items, which are included in the new tuple, list, or set, at the site of the unpacking.

Ajouté dans la version 3.5: dépaquetage d'itérables dans les listes d'expressions, proposé à l'origine par la PEP 448.

Ajouté dans la version 3.11: Any item in an expression list may be starred. See PEP 646.

## 6.16. Ordre d'évaluation

Python évalue les expressions de la gauche vers la droite. Remarquez que lors de l'évaluation d'une affectation, la partie droite de l'affectation est évaluée avant la partie gauche.

Dans les lignes qui suivent, les expressions sont évaluées suivant l'ordre arithmétique de leurs suffixes :

    expr1, expr2, expr3, expr4
    (expr1, expr2, expr3, expr4)
    {expr1: expr2, expr3: expr4}
    expr1 + expr2 * (expr3 - expr4)
    expr1(expr2, expr3, *expr4, **expr5)
    expr3, expr4 = expr1, expr2

## 6.17. Priorités des opérateurs

Le tableau suivant résume les priorités des opérateurs en Python, du plus prioritaire (portée la plus courte) au moins prioritaire (portée la plus grande). Les opérateurs qui sont dans la même case ont la même priorité. À moins que la syntaxe ne soit explicitement indiquée, les opérateurs sont binaires. Les opérateurs dans la même case regroupent de la gauche vers la droite (sauf pour la puissance et les expressions conditionnelles qui regroupent de la droite vers la gauche).

Notez que les comparaisons, les tests d'appartenance et les tests d'identifiants possèdent tous la même priorité et s'enchaînent de la gauche vers la droite comme décrit dans la section Comparaisons.

Opérateur | Description
--- | ---
`(expressions…)`, `[expressions…]`, `{key: value…}`, `{expressions…}` | Expression de liaison ou parenthèse, affichage de liste, affichage de dictionnaire, affichage de set
`x[index]`, `x[index:index]` `x(arguments...)`, `x.attribute` | Subscription (including slicing), call, attribute reference
`await x` | Expression `await`
`**` | Puissance [5]
`+x`, `-x`, `~x` | NOT (positif, négatif, bit à bit)
`*`, `@`, `/`, `//`, `%` | Multiplication, multiplication de matrices, division, division entière, reste [6]
`+`, `-` | Addition et soustraction
`<<`, `>>` | décalages
`&` | AND (bit à bit)
`^` | XOR (bit à bit)
`|` | OR (bit à bit)
`in`, `not in`, `is`, `is not`, `<`, `<=`, `>`, `>=`, `!=`, `==` | Comparaisons, y compris les tests d'appartenance et les tests d'identifiants
`not x` | NOT (booléen)
`and` | AND (booléen)
`or` | OR (booléen)
`if` -- `else` | Expressions conditionnelles
`lambda` | Expression lambda
`:=` | Expression d'affectation

Notes

[1]

Bien que `abs(x%y) < abs(y)` soit vrai mathématiquement, ce n'est pas toujours vrai pour les nombres à virgule flottante en raison des arrondis. Par exemple, en supposant que Python tourne sur une plateforme où les float sont des nombres à double précision IEEE 754, afin que `-1e-100 % 1e100` soit du même signe que `1e100`, le résultat calculé est `-1e-100 + 1e100`, qui vaut exactement `1e100` dans ce standard. Or, la fonction `math.fmod()` renvoie un résultat dont le signe est le signe du premier argument, c'est-à-dire `-1e-100` dans ce cas. La meilleure approche dépend de l'application.

[2]

Si x est très proche d'un multiple entier de y, il est possible que `x/y` soit supérieur de un par rapport à `(x-x%y)//y` en raison des arrondis. Dans de tels cas, Python renvoie le second résultat afin d'avoir `divmod(x,y)[0] * y + x % y` le plus proche de `x`.

[3]

Le standard Unicode distingue les points codes (code points en anglais, par exemple U+0041) et les caractères abstraits (abstract characters en anglais, par exemple « LATIN CAPITAL LETTER A »). Bien que la plupart des caractères abstraits de l'Unicode ne sont représentés que par un seul point code, il y a un certain nombre de caractères abstraits qui peuvent être représentés par une séquence de plus qu'un point code. Par exemple, le caractère abstrait « LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA » peut être représenté comme un unique caractère précomposé au point code U+00C7, ou en tant que séquence d'un caractère de base à la position U+0043 (LATIN CAPITAL LETTER C) du code, suivi par un caractère combiné à la position U+0327 (COMBINING CEDILLA) du code.

Les opérateurs de comparaison des chaînes opèrent au niveau des points codes Unicode. Cela peut être déroutant pour des humains. Par exemple, `"\u00C7" == "\u0043\u0327"` renvoie `False`, bien que les deux chaînes représentent le même caractère abstrait "LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA".

Pour comparer des chaînes au niveau des caractères abstraits (afin d'avoir quelque chose d'intuitif pour les humains), utilisez `unicodedata.normalize()`.

[4]

En raison du ramasse-miettes automatique et de la nature dynamique des descripteurs, vous pouvez être confronté à un comportement semblant bizarre lors de certaines utilisations de l'opérateur `is`, par exemple si cela implique des comparaisons entre des méthodes d'instances ou des constantes. Allez vérifier dans la documentation pour plus d'informations.

[5]

L'opérateur puissance `**` est moins prioritaire qu'un opérateur unaire arithmétique ou bit à bit sur sa droite. Ainsi, `2**-1` vaut `0.5`.

[6]

L'opérateur `%` est aussi utilisé pour formater les chaînes de caractères ; il y possède la même priorité.