# 6. 式 (expression)

この章では、Python の式における個々の要素の意味について解説します。

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

で記述されていて、この構文特有の意味付け (semantics) が記述されていない場合、 `name` の形式をとる構文の意味付けは `othername` の意味付けと同じになります。

## 6.1. 算術変換 (arithmetic conversion)

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. アトム、原子的要素 (atom)

Atoms are the most basic elements of expressions. The simplest atoms are names or literals. Forms enclosed in parentheses, brackets or braces are also categorized syntactically as atoms.

Formally, the syntax for atoms is:

    atom:
       | 'True'
       | 'False'
       | 'None'
       | '...'
       | identifier
       | literal
       | enclosure
    enclosure:
       | parenth_form
       | list_display
       | dict_display
       | set_display
       | generator_expression
       | yield_atom

### 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.

注釈

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

### 6.2.2. 識別子 (identifier、または名前 (name))

アトムの形になっている識別子 (identifier) は名前 (name) です。字句定義については Names (identifiers and keywords) 節を、名前付けや束縛については 名前づけと束縛 (naming and binding) 節を参照してください。

名前があるオブジェクトに束縛されている場合、名前 atom を評価するとそのオブジェクトになります。名前が束縛されていない場合、 atom を評価しようとすると `NameError` 例外を送出します。

#### 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.

参考

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. リテラル

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 数値リテラル section in Lexical analysis documentation for details.

String and bytes literals may consist of several tokens. See section 文字列リテラルの結合 (concatenation) 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

リテラルは全て変更不能なデータ型に対応します。このため、オブジェクトのアイデンティティはオブジェクトの値ほど重要ではありません。同じ値を持つ複数のリテラルを評価した場合、(それらのリテラルがプログラムの同じ場所由来のものであっても、そうでなくても) 同じオブジェクトを指しているか、まったく同じ値を持つ別のオブジェクトになります。

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 いつ is 演算子での同一性テストが頼れますか？ 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.

CPython 実装の詳細: Currently, each evaluation of a template string results in a different object.

#### 6.2.3.2. 文字列リテラルの結合 (concatenation)

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 forms

A parenthesized form is an optional expression list enclosed in parentheses:

    parenth_form: "(" [starred_expression] ")"

A parenthesized expression list yields whatever that expression list yields: if the list contains at least one comma, it yields a tuple; otherwise, it yields the single expression that makes up the expression list.

An empty pair of parentheses yields an empty tuple object. Since tuples are immutable, the same rules as for literals apply (i.e., two occurrences of the empty tuple may or may not yield the same object).

Note that tuples are not formed by the parentheses, but rather by use of the comma. The exception is the empty tuple, for which parentheses are required --- allowing unparenthesized "nothing" in expressions would cause ambiguities and allow common typos to pass uncaught.

### 6.2.5. Displays for lists, sets and dictionaries

For constructing a list, a set or a dictionary Python provides special syntax called "displays", each of them in two flavors:

- either the container contents are listed explicitly, or

- they are computed via a set of looping and filtering instructions, called a comprehension.

Common syntax elements for comprehensions are:

    comprehension: assignment_expression comp_for
    comp_for:      ["async"] "for" target_list "in" or_test [comp_iter]
    comp_iter:     comp_for | comp_if
    comp_if:       "if" or_test [comp_iter]

The comprehension consists of a single expression followed by at least one `for` clause and zero or more `for` or `if` clauses. In this case, 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 each time the innermost block is reached.

However, 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.

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. For example: `[x*y for x in range(10) for y in range(x, x+10)]`.

内包表記が常に適切な型のコンテナになるのを保証するために、 `yield` 式や `yield from` 式は暗黙的な入れ子のスコープでは禁止されています。

Since Python 3.6, 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. See also PEP 530.

Added in version 3.6: Asynchronous comprehensions were introduced.

バージョン 3.8 で変更: `yield` および `yield from` は暗黙的な入れ子のスコープでは禁止となりました。

バージョン 3.11 で変更: Asynchronous comprehensions are now allowed inside comprehensions in asynchronous functions. Outer comprehensions implicitly become asynchronous.

### 6.2.6. リスト表示

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

    list_display: "[" [flexible_expression_list | comprehension] "]"

A list display yields a new list object, the contents being specified by either a list of expressions or a comprehension. When a comma-separated list of expressions is supplied, its elements are evaluated from left to right and placed into the list object in that order. When a comprehension is supplied, the list is constructed from the elements resulting from the comprehension.

### 6.2.7. 集合表示

A set display is denoted by curly braces and distinguishable from dictionary displays by the lack of colons separating keys and values:

    set_display: "{" (flexible_expression_list | comprehension) "}"

A set display yields a new mutable set object, the contents being specified by either a sequence of expressions or a comprehension. When a comma-separated list of expressions is supplied, its elements are evaluated from left to right and added to the set object. When a comprehension is supplied, the set is constructed from the elements resulting from the comprehension.

An empty set cannot be constructed with `{}`; this literal constructs an empty dictionary.

### 6.2.8. 辞書表示

A dictionary display is a possibly empty series of dict items (key/value pairs) enclosed in curly braces:

    dict_display:       "{" [dict_item_list | dict_comprehension] "}"
    dict_item_list:     dict_item ("," dict_item)* [","]
    dict_item:          expression ":" expression | "**" or_expr
    dict_comprehension: expression ":" expression comp_for

A dictionary display yields a new dictionary object.

If a comma-separated sequence of dict items is given, they are evaluated from left to right to define the entries of the dictionary: 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 dict item list, and the final dictionary's value for that key will be the last one given.

A double asterisk `**` denotes dictionary unpacking. Its operand must be a mapping. Each mapping item is added to the new dictionary. Later values replace values already set by earlier dict items and earlier dictionary unpackings.

Added in version 3.5: 辞書表示のアンパックは最初に PEP 448 で提案されました。

A dict comprehension, in contrast to list and set comprehensions, needs two expressions separated with a colon followed by the usual "for" and "if" clauses. When the comprehension is run, the resulting key and value elements are inserted in the new dictionary in the order they are produced.

Restrictions on the types of the key values are listed earlier in section 標準型の階層. (To summarize, the key type should be hashable, which excludes all mutable objects.) Clashes between duplicate keys are not detected; the last value (textually rightmost in the display) stored for a given key value prevails.

バージョン 3.8 で変更: Python 3.8 より前のバージョンでは、辞書内包表記において、キーと値の評価順序は明示されていませんでした。CPython では、値がキーより先に評価されていました。バージョン 3.8 からは PEP 572 で提案されているように、キーが値より先に評価されます。

### 6.2.9. ジェネレータ式

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 非同期イテレータ (Asynchronous Iterator)).

The formal grammar for generator expressions is:

    generator_expression: "(" expression comp_for ")"

Added in version 3.6: 非同期ジェネレータ式が導入されました。

バージョン 3.7 で変更: Python 3.7 より前では、非同期ジェネレータ式は `async def` コルーチンでしか使えませんでした。 3.7 からは、任意の関数で非同期ジェネレータ式が使えるようになりました。

バージョン 3.8 で変更: `yield` および `yield from` は暗黙的な入れ子のスコープでは禁止となりました。

### 6.2.10. Yield 式

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

yield 式は ジェネレータ 関数や 非同期ジェネレータ 関数を定義するときに使われます。従って、関数定義の本体でのみ使えます。 関数の本体で yield 式 を使用するとその関数はジェネレータ関数になり、 `async def` 関数の本体で使用するとそのコルーチン関数は非同期ジェネレータ関数になります。 例えば次のようになります:

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

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

含まれているスコープの副作用のため、 `yield` 式は暗黙的に定義されたスコープの一部として内包表記やジェネレータ式を実装するのに使うことは許可されていません。

バージョン 3.8 で変更: yield 式は、暗黙的な入れ子のスコープで内包表記やジェネレータ式を実装するための使用が禁止になりました。

ジェネレータ関数についてはすぐ下で説明されています。非同期ジェネレータ関数は、 非同期ジェネレータ関数 (asynchronous generator function) 節に分けて説明されています。

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.

これまで説明した内容から、ジェネレータ関数はコルーチンにとてもよく似ています。ジェネレータ関数は何度も生成し、1つ以上のエントリポイントを持ち、その実行は一時停止されます。ジェネレータ関数は yield した後で実行の継続を制御できないことが唯一の違いです。その制御は常にジェネレータの呼び出し元へ移されます。

yield 式は `try` 構造内で使用できます。ジェネレータの (参照カウントがゼロに達するか、ガベージコレクションによる) 完了前に再開されない場合、ジェネレータ-イテレータの `close()` メソッドが呼ばれ、`finally` 節が実行されます。

`yield from <expr>` を使用した場合、与えられた式はイテラブルでなければなりません。そのイテラブルをイテレートすることで生成された値は現在のジェネレータのメソッドの呼び出し元へ直接渡されます。`send()` で渡されたあらゆる値と `throw()` で渡されたあらゆる例外は根底のイテレータに適切なメソッドがあれば渡されます。適切なメソッドがない場合、`send()` は `AttributeError` か `TypeError` を、`throw()` は渡された例外を即座に送出します。

根底のイテレータの完了時、引き起こされた `StopIteration` インスタンスの `value` 属性はその yield 式の値となります。 `StopIteration` を起こす際に明示的にセットされるか、サブイテレータがジェネレータであれば (サブイテレータからかえる値で) 自動的にセットされるかのどちらかです。

バージョン 3.3 で変更: サブイテレータに制御フローを委譲するために `yield from <expr>` が追加されました。

yield 式が代入文の単独の右辺式であるとき、括弧は省略できます。

参考

PEP 255 - 単純なジェネレータ

  Python へのジェネレータと `yield` 文の導入提案。

PEP 342 - 拡張されたジェネレータを用いたコルーチン

  シンプルなコルーチンとして利用できるように、ジェネレータの構文と API を拡張する提案。

PEP 380 - サブジェネレータへの委譲構文

  サブジェネレータの委譲を簡単にするための、 `yield_from` 構文の導入提案。

PEP 525 - 非同期ジェネレータ

  コルーチン関数へのジェネレータの実装能力の追加による PEP 492 の拡張提案。

#### 6.2.10.1. ジェネレータ-イテレータメソッド

この説ではジェネレータイテレータのメソッドについて説明します。これらはジェネレータ関数の実行制御に使用できます。

以下のジェネレータメソッドの呼び出しは、ジェネレータが既に実行中の場合 `ValueError` 例外を送出する点に注意してください。

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.

  このメソッドは通常、例えば `for` ループや組み込みの `next()` 関数によって暗黙に呼び出されます。

generator.send(value)

  ジェネレータ関数の内部へ値を "送り"、実行を再開します。引数の value はその時点の yield 式の結果になります。 `send()` メソッドは次にジェネレータが生成した値を返し、ジェネレータが次の値を生成することなく終了すると `StopIteration` を送出します。 `send()` が呼び出されてジェネレータが開始するときは、値を受け取る yield 式が存在しないので、 `None` を引数として呼び出さなければなりません。

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

  ジェネレータが中断した位置で例外を発生させて、そのジェネレータ関数が生成する次の値を返します。ジェネレータが値を生成することなく終了すると `StopIteration` が発生します。ジェネレータ関数が渡された例外を捕捉しない、もしくは違う例外を発生させるなら、その例外は呼び出し元へ伝搬されます。

  In typical use, this is called with a single exception instance similar to the way the `raise` keyword is used.

  For backwards compatibility, however, the second signature is supported, following a convention from older versions of Python. The type argument should be an exception class, and value should be an exception instance. If the value is not provided, the type constructor is called to get an instance. If traceback is provided, it is set on the exception, otherwise any existing `__traceback__` attribute stored in value may be cleared.

  バージョン 3.12 で変更: 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.

  バージョン 3.13 で変更: If a generator returns a value upon being closed, the value is returned by `close()`.

#### 6.2.10.2. 使用例

以下の簡単なサンプルはジェネレータとジェネレータ関数の振る舞いを実際に紹介します:

    >>> 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.

`yield from` の使用例は、"What's New in Python." の PEP 380: サブジェネレータへの委譲構文 を参照してください。

#### 6.2.10.3. 非同期ジェネレータ関数 (asynchronous generator function)

`async def` を使用して定義された関数やメソッドに yield 式があると、その関数は 非同期ジェネレータ 関数として定義されます。

非同期ジェネレータ関数が呼び出されると、非同期ジェネレータオブジェクトと呼ばれる非同期イテレータが返されます。 そして、そのオブジェクトはジェネレータ関数の実行を制御します。 通常、非同期ジェネレータオブジェクトは、コルーチン関数内の `async for` 文で使われ、これはジェネレータオブジェクトが `for` 文で使われる様子に類似します。

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.

If an asynchronous generator happens to exit early by `break`, the caller task being cancelled, or other exceptions, the generator's async cleanup code will run and possibly raise exceptions or access context variables in an unexpected context--perhaps after the lifetime of tasks it depends, or during the event loop shutdown when the async-generator garbage collection hook is called. To prevent this, the caller must explicitly close the async generator by calling `aclose()` method to finalize the generator and ultimately detach it from the event loop.

非同期ジェネレータ関数では、 `try` 構造内の任意の場所で yield 式が使用できます。 ただし、非同期ジェネレータが、(参照カウントがゼロに達するか、ガベージコレクションによる) 終了処理より前に再開されない場合、 `try` 構造内の yield 式は失敗となり、実行待ちだった `finally` 節が実行されます。 このケースでは、非同期ジェネレータが作動しているイベントループやスケジューラの責務は、非同期ジェネレータの `aclose()` メソッドを呼び出し、残りのコルーチンオブジェクトを実行し、それによって実行待ちだった `finally` 節が実行できるようにします。

To take care of finalization upon event loop termination, an event loop should define a finalizer function which takes an asynchronous generator-iterator and presumably calls `aclose()` and executes the coroutine. This finalizer may be registered by calling `sys.set_asyncgen_hooks()`. When first iterated over, an asynchronous generator-iterator will store the registered finalizer to be called upon finalization. For a reference example of a finalizer method see the implementation of `asyncio.Loop.shutdown_asyncgens` in Lib/asyncio/base_events.py.

`yield from <expr>` 式は、非同期ジェネレータ関数で使われると文法エラーになります。

#### 6.2.10.4. 非同期ジェネレータイテレータメソッド

この小節では、ジェネレータ関数の実行制御に使われる非同期ジェネレータイテレータのメソッドについて説明します。

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.

  このメソッドは通常、 `for` ループによって暗黙に呼び出されます。

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]])

  Returns an awaitable that raises an exception of type `type` at the point where the asynchronous generator was paused, and returns the next value yielded by the generator function as the value of the raised `StopIteration` exception. If the asynchronous generator exits without yielding another value, a `StopAsyncIteration` exception is raised by the awaitable. If the generator function does not catch the passed-in exception, or raises a different exception, then when the awaitable is run that exception propagates to the caller of the awaitable.

  バージョン 3.12 で変更: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

async agen.aclose()

  Returns an awaitable that when run will throw a `GeneratorExit` into the asynchronous generator function at the point where it was paused. If the asynchronous generator function then exits gracefully, is already closed, or raises `GeneratorExit` (by not catching the exception), then the returned awaitable will raise a `StopIteration` exception. Any further awaitables returned by subsequent calls to the asynchronous generator will raise a `StopAsyncIteration` exception. If the asynchronous generator yields a value, a `RuntimeError` is raised by the awaitable. If the asynchronous generator raises any other exception, it is propagated to the caller of the awaitable. If the asynchronous generator has already exited due to an exception or normal exit, then further calls to `aclose()` will return an awaitable that does nothing.

## 6.3. プライマリ

プライマリは、言語において最も結合の強い操作を表します。文法は以下のようになります:

    primary: atom | attributeref | subscription | call

### 6.3.1. 属性参照

属性参照は、プライマリの後ろにピリオドと名前を連ねたものです:

    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__ versus __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. スライス表記 (slicing)

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

Added in 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. 呼び出し (call)

呼び出しは、呼び出し可能オブジェクト (例えば function) を arguments の系列とともに呼び出します。系列は空の系列であってもかまいません:

    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

最後の位置引数やキーワード引数の後にカンマをつけてもかまいません。構文の意味付けに影響を及ぼすことはありません。

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 関数定義 for the syntax of formal parameter lists.

キーワード引数が存在する場合、以下のようにして最初に位置引数 (positional argument) に変換されます。まず、値の入っていないスロットが仮引数に対して生成されます。N 個の位置引数がある場合、位置引数は先頭の N スロットに配置されます。次に、各キーワード引数について、識別子を使って対応するスロットを決定します (識別子が最初の仮引数名と同じなら、最初のスロットを使う、といった具合です)。スロットがすでにすべて埋まっていたなら `TypeError` 例外が送出されます。それ以外の場合、引数をスロットに埋めていきます。 (式が `None` であっても、その式でスロットを埋めます)。全ての引数が処理されたら、まだ埋められていないスロットをそれぞれに対応する関数定義時のデフォルト値で埋めます。(デフォルト値は、関数が定義されたときに一度だけ計算されます; 従って、リストや辞書のような変更可能なオブジェクトがデフォルト値として使われると、対応するスロットに引数を指定しない限り、このオブジェクトが全ての呼び出しから共有されます; このような状況は通常避けるべきです。) デフォルト値が指定されていない、値の埋められていないスロットが残っている場合 `TypeError` 例外が送出されます。そうでない場合、値の埋められたスロットからなるリストが呼び出しの引数として使われます。

実装では、名前を持たない位置引数を受け取る組み込み関数を提供されるかもしれません。そういった引数がドキュメント化のために '名付けられて' いたとしても、実際には名付けられていないのでキーワードでは提供されません。 CPython では、C 言語で実装された関数の、名前を持たない位置引数をパースするために `PyArg_ParseTuple()` を使用します。

仮引数スロットの数よりも多くの位置引数がある場合、構文 `*identifier` を使って指定された仮引数がないかぎり、 `TypeError` 例外が送出されます; 仮引数 `*identifier` がある場合、この仮引数は余分な位置引数が入ったタプル (もしくは、余分な位置引数がない場合には空のタプル) を受け取ります。

キーワード引数のいずれかが仮引数名に対応しない場合、構文 `**identifier` を使って指定された仮引数がない限り、 `TypeError` 例外が送出されます; 仮引数 `**identifier` がある場合、この仮引数は余分なキーワード引数が入った (キーワードをキーとし、引数値をキーに対応する値とした) 辞書を受け取ります。余分なキーワード引数がない場合には、空の (新たな) 辞書を受け取ります。

関数呼び出しに `*expression` という構文が現れる場合は、 `expression` の評価結果は イテラブル でなければなりません。 そのイテラブルの要素は、追加の位置引数であるかのように扱われます。 `f(x1, x2, *y, x3, x4)` という呼び出しにおいて、 y の評価結果がシーケンス y1, ..., yM だった場合は、この呼び出しは M+4 個の位置引数 x1, x2, y1, ..., yM, x3, x4 での呼び出しと同じになります。

この結論としては、 `*expression` 構文がキーワード引数の 後ろ に来ることもありますが、キーワード引数 (と任意の `**expression` 引数 -- 下を参照) よりも 前 にあるものとして処理されます。 従って、このような動作になります:

    >>> 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

キーワード引数と `*expression` 構文を同じ呼び出しで一緒に使うことはあまりないので、実際に上記のような混乱が頻繁に生じることはありません。

関数呼び出しで `**expression` 構文が使われた場合、 `expression` の評価結果は マッピング でなければなりません。その内容は追加のキーワード引数として扱われます。 キーにマッチする引数が (明示的なキーワード引数によって、あるいは他のアンパックの中で) 既に値を与えられていたなら、 `TypeError` 例外が送出されます。

When `**expression` is used, each key in this mapping must be a string. Each value from the mapping is assigned to the first formal parameter eligible for keyword assignment whose name is equal to the key. A key need not be a Python identifier (e.g. `"max-temp °F"` is acceptable, although it will not match any formal parameter that could be declared). If there is no match to a formal parameter the key-value pair is collected by the `**` parameter, if there is one, or if there is not, a `TypeError` exception is raised.

`*identifier` や `**identifier` 構文を使った仮引数は、位置引数スロットやキーワード引数名にすることができません。

バージョン 3.5 で変更: 関数呼び出しは任意の数の `*` アンパックと `**` アンパックを受け取り、位置引数はイテラブルアンパック (`*`) の後ろに置け、キーワード引数は辞書アンパック (`**`) の後ろに置けるようになりました。 最初に PEP 448 で提案されました。

呼び出しを行うと、例外を送出しない限り、常に何らかの値を返します。 `None` を返す場合もあります。戻り値がどのように算出されるかは、呼び出し可能オブジェクトの形態によって異なります。

各形態では---

ユーザ定義関数:

  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 関数定義. 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`.

組み込み関数またはメソッド:

  結果はインタプリタに依存します; 組み込み関数やメソッドの詳細は 組み込み関数 を参照してください。

クラスオブジェクト:

  そのクラスの新しいインスタンスが返されます。

クラスインスタンスメソッド:

  対応するユーザ定義の関数が呼び出されます。このとき、呼び出し時の引数リストより一つ長い引数リストで呼び出されます: インスタンスが引数リストの先頭に追加されます。

クラスインスタンス:

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

## 6.4. Await 式

awaitable オブジェクトでの coroutine 実行を一時停止します。 coroutine function 内でのみ使用できます。

    await_expr: "await" primary

Added in version 3.5.

## 6.5. べき乗演算 (power operator)

べき乗演算は、左側にある単項演算子よりも強い結合優先順位となります。一方、右側にある単項演算子よりは弱い結合優先順位になっています。構文は以下のようになります:

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

従って、べき乗演算子と単項演算子からなる演算列が丸括弧で囲われていない場合、演算子は右から左へと評価されます (この場合は演算子の評価順序を強制しません。つまり `-1**2` は `-1` になります)。

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.

整数の被演算子では、第二引数が負でない限り、結果は被演算子と同じ型になります; 第二引数が負の場合、全ての引数は浮動小数点型に変換され、浮動小数点型が返されます。例えば `10**2` は `100` を返しますが、`10**-2` は `0.01` を返します。

`0.0` を負の数でべき乗すると `ZeroDivisionError` を送出します。負の数を小数でべき乗した結果は複素数 (`complex` number) になります。 (以前のバージョンでは `ValueError` を送出していました)

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

## 6.6. 単項算術演算とビット単位演算 (unary arithmetic and bitwise operation)

全ての単項算術演算とビット単位演算は、同じ優先順位を持っています:

    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.

上記の三つはいずれも、引数が正しい型でない場合には `TypeError` 例外が送出されます。

## 6.7. 二項算術演算 (binary arithmetic operation)

二項算術演算は、慣習的な優先順位を踏襲しています。演算子のいずれかは、特定の非数値型にも適用されるので注意してください。べき乗 (power) 演算子を除き、演算子には二つのレベル、すなわち乗算的 (multiplicatie) 演算子と加算的 (additie) 演算子しかありません:

    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.

バージョン 3.14 で変更: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

`@` (at) 演算子は行列の乗算に対し使用されます。 Python の組み込み型はこの演算子を実装していません。

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

Added in 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].

切り捨て除算演算と剰余演算は、恒等式: `x == (x//y)*y + (x%y)` の関係にあります。切り捨て除算や剰余はまた、組み込み関数 `divmod()`: `divmod(x, y) == (x//y, x%y)` とも関係しています。 [2] 。

`%` 演算子は、数値に対する剰余演算を行うのに加えて、文字列 (string) オブジェクトにオーバーロードされ、旧式の文字列の書式化 (いわゆる補間) を行います。文字列の書式化の構文は Python ライブラリリファレンス printf 形式の文字列書式化 節を参照してください。

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.

バージョン 3.14 で変更: 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.

バージョン 3.14 で変更: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

## 6.8. シフト演算 (shifting operation)

シフト演算は、算術演算よりも低い優先順位を持っています:

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

これらは整数を引数にとります。引数は共通の型に変換されます。シフト演算は第一引数を、第二引数で与えられたビット数だけ、左または右にビットシフトします。

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.

n ビットの右シフトは `pow(2,n)` による除算として定義されます。n ビットの左シフトは `pow(2,n)` による乗算として定義されます。

## 6.9. ビット単位演算の二項演算 (binary bitwise operation)

以下の三つのビット単位演算には、それぞれ異なる優先順位レベルがあります:

    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. 比較

C 言語と違って、Python における比較演算子は同じ優先順位をもっており、全ての算術演算子、シフト演算子、ビット単位演算子よりも低くなっています。また `a < b < c` が数学で伝統的に用いられているのと同じ解釈になる点も C 言語と違います:

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

Comparisons yield boolean values: `True` or `False`. Custom rich comparison methods may return non-boolean values. In this case Python will call `bool()` on such value in boolean contexts.

比較はいくらでも連鎖することができます。例えば `x < y <= z` は `x < y and y <= z` と等価になります。ただしこの場合、前者では `y` はただ一度だけ評価される点が異なります (どちらの場合でも、 `x < y` が偽になると `z` の値はまったく評価されません)。

形式的には、 a, b, c, ..., y, z が式で op1, op2, ..., opN が比較演算子である場合、 `a op1 b op2 c ... y opN z` は `a op1 b and b op2 c and ... y opN z` と等価になります。ただし、前者では各式は多くても一度しか評価されません。

`a op1 b op2 c` と書いた場合、 a から c までの範囲にあるかどうかのテストを指すのではないことに注意してください。例えば `x < y > z` は (きれいな書き方ではありませんが) 完全に正しい文法です。

### 6.10.1. 値の比較

演算子 `<`, `>`, `==`, `>=`, `<=`, および `!=` は2つのオブジェクトの値を比較します。 オブジェクトが同じ型を持つ必要はりません。

オブジェクト、値、および型 の章では、オブジェクトは (型や id に加えて) 値を持つことを述べています。 オブジェクトの値は Python ではやや抽象的な概念です: 例えば、オブジェクトの値にアクセスする正統な方法はありません。 また、その全てのデータ属性から構成されるなどの特定の方法で、オブジェクトの値を構築する必要性もありません。 比較演算子は、オブジェクトの値とは何かについての特定の概念を実装しています。 この比較の実装によって、間接的にオブジェクトの値を定義していると考えることもできます。

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 基本的なカスタマイズ.

等価比較 (`==` および `!=`) のデフォルトの振る舞いは、オブジェクトの同一性に基づいています。 従って、同一のインスタンスの等価比較の結果は等しいとなり、同一でないインスタンスの等価比較の結果は等しくないとなります。 デフォルトの振る舞いをこのようにしたのは、全てのオブジェクトを反射的 (reflexive つまり `x is y` ならば `x == y`) なものにしたかったからです。

デフォルトの順序比較 (`<`, `>`, `<=`, `>=`) は提供されません; 比較しようとすると `TypeError` が送出されます。 この振る舞いをデフォルトの振る舞いにした動機は、等価性と同じような不変性が欠けているからです。

同一でないインスタンスは常に等価でないとする等価比較のデフォルトの振る舞いは、型が必要とするオブジェクトの値や値に基づいた等価性の実用的な定義とは対照的に思えるでしょう。 そのような型では比較の振る舞いをカスタマイズする必要が出てきて、実際にたくさんの組み込み型でそれが行われています。

次のリストでは、最重要の組み込み型の比較の振る舞いを解説しています。

- いくつかの組み込みの数値型 (数値型 int, float, complex) と標準ライブラリの型 `fractions.Fraction` および `decimal.Decimal` は、これらの型の範囲で異なる型とも比較できますが、複素数では順序比較がサポートされていないという制限があります。 関わる型の制限の範囲内では、精度のロス無しに数学的に (アルゴリズム的に) 正しい比較が行われます。

  非数値である `float('NaN')` と `decimal.Decimal('NaN')` は特別です。 数と非数値との任意の順序比較は偽です。 直観に反する帰結として、非数値は自分自身と等価ではないことになります。 例えば `x = float('NaN')` ならば、 `3 < x`, `x < 3`, `x == x` は全て偽で、`x != x` は真です。 この振る舞いは IEEE 754 に従ったものです。

- `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.

- バイナリシーケンス (`bytes` または `bytearray` のインスタンス) は、これらの型の範囲で異なる型とも比較できます。 比較は要素の数としての値を使った辞書式順序で行われます。

- 文字列 (`str` のインスタンス) の比較は、文字の Unicode のコードポイントの数としての値 (組み込み関数 `ord()` の返り値) を使った辞書式順序で行われます。 [3]

  文字列とバイナリシーケンスは直接には比較できません。

- シーケンス (`tuple`, `list`, or `range` のインスタンス) の比較は、同じ型どうしでしか行えず、 range は順序比較をサポートしていません。 異なる型どうしの等価比較の結果は等価でないとなり、異なる型どうしの順序比較は `TypeError` を送出します。

  Sequences compare lexicographically using comparison of corresponding elements. The built-in containers typically assume identical objects are equal to themselves. That lets them bypass equality tests for identical objects to improve performance and to maintain their internal invariants.

  組み込みのコレクションどうしの辞書式比較は次のように動作します:

  - 比較の結果が等価となる2つのコレクションは、同じ型、同じ長さ、対応する要素どうしの比較の結果が等価でなければなりません (例えば、 `[1,2] == (1,2)` は型が同じでないので偽です)。

  - 順序比較をサポートしているコレクションの順序は、最初の等価でない要素の順序と同じになります (例えば、 `[1,2,x] <= [1,2,y]` は `x <= y` と同じ値になります)。 対応する要素が存在しない場合、短い方のコレクションの方が先の順序となります (例えば、 `[1,2] < [1,2,3]` は真です)。

- マッピング (`dict` のインスタンス) の比較の結果が等価となるのは、同じ `(key, value)` を持っているときかつそのときに限ります。 キーと値の等価比較では反射性が強制されます。

  順序比較 (`<`, `>`, `<=`, `>=`) は `TypeError` を送出します。

- 集合 (`set` または `frozenset` のインスタンス) の比較は、これらの型の範囲で異なる型とも行えます。

  集合には、部分集合あるいは上位集合かどうかを基準とする順序比較が定義されています。 この関係は全順序を定義しません (例えば、 `{1,2}` と `{2,3}` という2つの集合は片方がもう一方の部分集合でもなく上位集合でもありません)。 従って、集合は全順序性に依存する関数の引数として適切ではありません (例えば、 `min()`, `max()`, `sorted()` は集合のリストを入力として与えると未定義な結果となります)。

  集合の比較では、その要素の反射性が強制されます。

- 他の組み込み型のほとんどは比較メソッドが実装されておらず、デフォルトの比較の振る舞いを継承します。

比較の振る舞いをカスタマイズしたユーザ定義クラスは、可能なら次の一貫性の規則に従う必要があります:

- 等価比較は反射的でなければなりません。 つまり、同一のオブジェクトは等しくなければなりません:

  > `x is y` ならば `x == y`

- 比較は対称的でなければなりません。 つまり、以下の式の結果は同じでなければなりません:

  > `x == y` と `y == x`

  > `x != y` と `y != x`

  > `x < y` と `y > x`

  > `x <= y` と `y >= x`

- 比較は推移的でなければなりません。 以下の (包括的でない) 例がその説明です:

  > `x > y and y > z` ならば `x > z`

  > `x < y and y <= z` ならば `x < z`

- 比較の逆は真偽値の否定でなければなりません。 つまり、以下の式の結果は同じでなければなりません:

  > `x == y` と `not x != y`

  > `x < y` と `not x >= y` (全順序の場合)

  > `x > y` と `not x <= y` (全順序の場合)

  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.

- `hash()` の結果は等価性と一貫している必要があります。 等価なオブジェクトどうしは同じハッシュ値を持つか、ハッシュ値が計算できないものとされる必要があります。

Python はこの一貫性規則を強制しません。 事実、非数値がこの規則に従わない例となります。

### 6.10.2. 所属検査演算

演算子 `in` および `not in` は所属関係を調べます。 `x in s` の評価は、 x が s の要素であれば `True` となり、そうでなければ `False` となります。 `x not in s` は `x in s` の否定を返します。 すべての組み込みのシーケンス型と集合型に加えて、辞書も `in` を辞書が与えられたキーを持っているかを調べる演算子としてサポートしています。 リスト、タプル、集合、凍結集合、辞書、 collections.deque のようなコンテナ型において、式 `x in y` は `any(x is e or x == e for e in y)` と等価です。

文字列やバイト列型については、 `x in y` は x が y の部分文字列であるとき、かつそのときに限り `True` になります。これは `y.find(x) != -1` と等価です。空文字列は、他の任意の文字列の部分文字列とみなされます。従って `"" in "abc"` は `True` を返すことになります。

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).

演算子 `not in` は `in` の真理値を反転した値として定義されています。

### 6.10.3. 同一性の比較

演算子 `is` および `is not` は、オブジェクトの同一性に対するテストを行います: `x is y` は、 x と y が同じオブジェクトを指すとき、かつそのときに限り真になります。 オブジェクトの同一性は `id()` 関数を使って判定されます。 `x is not y` は `is` の真値を反転したものになります。 [4]

## 6.11. ブール演算 (boolean operation)

    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`, numeric zero of all types, 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.

演算子 `not` は、引数が偽である場合には `True` を、それ以外の場合には `False` になります。

式 `x and y` は、まず x を評価します; x が偽なら x の値を返します; それ以外の場合には、 y を評価した結果値を返します。

式 `x or y` は、まず x を評価します; x が真なら x の値を返します; それ以外の場合には、 y を評価した結果値を返します。

なお、 `and` も `or` も、返す値を `True` や `False` に制限せず、最後に評価した引数を返します。 この仕様が便利なときもあります。例えば `s` が文字列で、空文字列ならデフォルトの値に置き換えたいとき、式 `s or 'foo'` は望んだ値を与えます。 `not` は必ず新しい値を作成するので、引数の型に関係なくブール値を返します (例えば、 `not 'foo'` は `''` ではなく `False` になります)。

## 6.12. 代入式

    assignment_expression: [identifier ":="] expression

An assignment expression (sometimes also called a "named expression" or "walrus") assigns an `expression` to an `identifier`, while also returning the value of the `expression`.

One common use case is when handling matched regular expressions:

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

Or, when processing a file stream in chunks:

    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.

Added in version 3.8: 代入式に関してより詳しくは PEP 572 を参照してください。

## 6.13. 条件式 (Conditional Expressions)

    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.

`x if C else y` という式は最初に x ではなく条件 C を評価します。 C が true の場合 x が評価され値が返されます。 それ以外の場合には y が評価され返されます。

条件演算に関してより詳しくは PEP 308 を参照してください。

## 6.14. ラムダ (lambda)

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

ラムダ式 (ラムダ形式とも呼ばれます) は無名関数を作成するのに使います。 式 `lambda parameters: expression` は関数オブジェクトになります。 この無名オブジェクトは以下に定義されている関数オブジェクト同様に動作します:

    def <lambda>(parameters):
        return expression

引数の一覧の構文は 関数定義 を参照してください。ラムダ式で作成された関数は文やアノテーションを含むことができない点に注意してください。

## 6.15. 式のリスト

    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]

リスト表示や辞書表示の一部になっているものを除き、少なくとも一つのカンマを含む式のリストはタプルになります。 タプルの長さは、リストにある式の数に等しくなります。 式は左から右へ評価されます。

An asterisk `*` denotes iterable unpacking. Its operand must be 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.

Added in version 3.5: 式リストでのイテラブルのアンパックは最初に PEP 448 で提案されました。

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

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: `()`.)

## 6.16. 評価順序

Python は、式を左から右へと順に評価します。 ただし、代入式を評価するときは、右辺が左辺よりも先に評価されます。

以下に示す実行文の各行での評価順序は、添え字の数字順序と同じになります:

    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. 演算子の優先順位

以下の表は Python における演算子の優先順位を要約したものです。優先順位の最も高い (結合が最も強い) ものから最も低い (結合が最も弱い) ものに並べてあります。同じボックス内の演算子の優先順位は同じです。構文が明示的に示されていないものは二項演算子です。同じボックス内の演算子は、左から右へとグループ化されます (例外として、べき乗および条件式は右から左にグループ化されます)。

比較 節で述べられているように、比較、所属、同一性のテストは全てが同じ優先順位を持っていて、左から右に連鎖するという特徴を持っていることに注意してください。

演算子 | 説明
--- | ---
`(expressions...)`, `[expressions...]`, `{key: value...}`, `{expressions...}` | 結合式または括弧式、リスト表示、辞書表示、集合表示
`x[index]`, `x[index:index]` `x(arguments...)`, `x.attribute` | Subscription (including slicing), call, attribute reference
`await x` | Await 式
`**` | べき乗 [5]
`+x`, `-x`, `~x` | 正数、負数、ビット単位 NOT
`*`, `@`, `/`, `//`, `%` | 乗算、行列乗算、除算、切り捨て除算、剰余 [6]
`+`, `-` | 加算および減算
`<<`, `>>` | シフト演算
`&` | ビット単位 AND
`^` | ビット単位 XOR
`|` | ビット単位 OR
`in`, `not in`, `is`, `is not`, `<`, `<=`, `>`, `>=`, `!=`, `==` | 所属や同一性のテストを含む比較
`not x` | ブール演算 NOT
`and` | ブール演算 AND
`or` | ブール演算 OR
`if` -- `else` | 条件式
`lambda` | ラムダ式
`:=` | 代入式

脚注

[1]

`abs(x%y) < abs(y)` は数学的には真となりますが、浮動小数点に対する演算の場合には、値丸め (roundoff) のために数値計算的に真にならない場合があります。例えば、Python の浮動小数点型が IEEE754 倍精度数型になっているプラットフォームを仮定すると、 `-1e-100 % 1e100` は `1e100` と同じ符号になるはずなのに、計算結果は `-1e-100 + 1e100` となります。これは数値計算的には厳密に `1e100` と等価です。関数 `math.fmod()` は、最初の引数と符号が一致するような値を返すので、上記の場合には `-1e-100` を返します。どちらのアプローチが適切かは、アプリケーションに依存します。

[2]

x が y の正確な整数倍に非常に近いと、丸めのために `x//y` が `(x-x%y)//y` よりも 1 だけ大きくなる可能性があります。そのような場合、Python は `divmod(x,y)[0] * y + x % y` が `x` に非常に近くなるという関係を保つために、後者の値を返します。

[3]

Unicode 標準では、 コードポイント (code point) (例えば、U+0041) と 抽象文字 (abstract character) (例えば、"LATIN CAPITAL LETTER A") を区別します。 Unicode のほとんどの抽象文字は 1 つのコードポイントだけを使って表現されますが、複数のコードポイントの列を使っても表現できる抽象文字もたくさんあります。 例えば、抽象文字 "LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA" はコード位置 U+00C7 にある 合成済み文字 (precomposed character) 1 つだけでも表現できますし、コード位置 U+0043 (LATIN CAPITAL LETTER C) にある 基底文字 (base character) の後ろに、コード位置 U+0327 (COMBINING CEDILLA) にある 結合文字 (combining character) が続く列としても表現できます。

文字列の比較操作は Unicode のコードポイントのレベルで行われます。 これは人間にとっては直感的ではないかもしれません。 例えば、 `"\u00C7" == "\u0043\u0327"` は、どちらの文字も同じ抽象文字 "LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA" を表現しているにもかかわらず、その結果は `False` となります。

抽象文字のレベルで (つまり、人間にとって直感的な方法で) 文字列を比較するには `unicodedata.normalize()` を使ってください。

[4]

自動的なガベージコレクション、フリーリスト、ディスクリプタの動的特性のために、インスタンスメソッドや定数の比較を行うようなときに `is` 演算子の利用は、一見すると普通ではない振る舞いだと気付くかもしれません。詳細はそれぞれのドキュメントを確認してください。

[5]

べき乗演算子 `**` は、右側にある単項算術演算子あるいは単項ビット演算子より弱い結合優先順位となります。 つまり `2**-1` は `0.5` になります。

[6]

`%` 演算子は文字列フォーマットにも使われ、同じ優先順位が当てはまります。