# 6. 표현식

이 장은 파이썬에서 사용되는 표현식 요소들의 의미를 설명합니다.

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

뜻(semantics)을 주지 않으면, 이 형태의 `name` 의 뜻은 `othername` 과 같습니다.

## 6.1. 산술 변환

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. 아톰 (Atoms)

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.

참고

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. 식별자 (이름)

아톰으로 등장하는 식별자는 이름입니다. 어휘 정의에 대해서는 Names (identifiers and keywords) 섹션을, 이름과 연결에 대한 문서는 이름과 연결(binding) 섹션을 보세요.

이름이 객체에 연결될 때, 아톰의 값을 구하면 객체가 나옵니다. 이름이 연결되지 않았을 때, 값을 구하려고 하면 `NameError` 예외가 일어납니다.

#### 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.

더 보기

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. 리터럴 (Literals)

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 숫자 리터럴 section in Lexical analysis documentation for details.

String and bytes literals may consist of several tokens. See section String literal 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

모든 리터럴은 불변 데이터형에 대응하기 때문에, 객체의 아이덴티티는 값 보다 덜 중요합니다. 같은 값의 리터럴에 대해 반복적으로 값을 구하면 (프로그램 텍스트의 같은 장소에 있거나 다른 장소에 있을 때) 같은 객체를 얻을 수도 있고, 같은 값의 다른 객체를 얻을 수도 있습니다.

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 is 연산자를 사용한 아이덴티티 검사는 언제 신뢰할 수 있습니까? 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 구현 상세: Currently, each evaluation of a template string results in a different object.

#### 6.2.3.2. String literal 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. 괄호 안에 넣은 형

괄호 안에 넣은 형은, 괄호로 둘러싸인 생략 가능한 표현식 목록입니다:

    parenth_form: "(" [starred_expression] ")"

괄호 안에 넣은 표현식 목록은, 무엇이건 그 표현식 목록이 산출하는 것이 됩니다: 목록이 적어도 하나의 쉼표를 포함하면, 튜플이 됩니다; 그렇지 않으면 표현식 목록을 구성한 단일 표현식이 됩니다.

빈 괄호 쌍은 빈 튜플 객체를 만듭니다. 튜플은 불변이기 때문에 리터럴에서와 같은 규칙이 적용됩니다 (즉, 두 개의 빈 튜플은 같은 객체일 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다).

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. 리스트, 집합, 딕셔너리의 디스플레이(display)

리스트, 집합, 딕셔너리를 구성하기 위해, 파이썬은 “디스플레이(displays)”라고 부르는 특별한 문법을 각기 두 가지 스타일로 제공합니다:

- 컨테이너의 내용을 명시적으로 나열하거나,

- 일련의 루프와 필터링 지시들을 통해 계산되는데, 컴프리헨션 (comprehension) 이라고 불립니다.

컴프리헨션의 공통 문법 요소들은 이렇습니다:

    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]

컴프리헨션은 하나의 표현식과 그 뒤를 따르는 최소한 하나의 `for` 절과 없거나 여러 개의 `for` 또는 `if` 절로 구성됩니다. 이 경우, 새 컨테이너의 요소들은 각 `for` 또는 `if` 절이 왼쪽에서 오른쪽으로 중첩된 블록을 이루고, 가장 안쪽에 있는 블록에서 표현식의 값을 구해서 만들어낸 것들입니다.

하지만, 가장 왼쪽의 `for` 절에 있는 이터러블 표현식을 제외하고는, 컴프리헨션은 묵시적으로 중첩된 스코프에서 실행됩니다. 이렇게 해서 `target_list` 에서 대입되는 이름이 둘러싸는 스코프로 “누수” 되지 않도록 합니다.

가장 왼쪽의 `for` 절의 이터러블 표현식은, 둘러싸는 스코프에서 직접 평가된 다음, 묵시적으로 중첩된 스코프로 인자로 전달됩니다. 뒤따르는 `for` 절과 가장 왼쪽 `for` 절의 모든 필터 조건은, 가장 왼쪽 이터러블에서 얻은 값에 따라 달라질 수 있으므로 둘러싸는 스코프에서 평가할 수 없습니다. 예를 들면, `[x*y for x in range(10) for y in range(x, x+10)]`.

컴프리헨션이 항상 적절한 형의 컨테이너가 되게 하려고, 묵시적으로 중첩된 스코프에서 `yield` 와 `yield from` 표현식은 금지됩니다.

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: 비동기 컴프리헨션이 도입되었습니다.

버전 3.8에서 변경: `yield` 와 `yield from` 은 묵시적으로 중첩된 스코프에서 금지됩니다.

버전 3.11에서 변경: Asynchronous comprehensions are now allowed inside comprehensions in asynchronous functions. Outer comprehensions implicitly become asynchronous.

### 6.2.6. 리스트 디스플레이

리스트 디스플레이는 대괄호(square brackets)로 둘러싸인 표현식의 나열인데 비어있을 수 있습니다:

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

리스트 디스플레이는 리스트 객체를 만드는데, 그 내용은 표현식의 목록이나 컴프리헨션으로 지정할 수 있습니다. 쉼표로 분리된 표현식의 목록이 제공될 때, 그 요소들은 왼쪽에서 오른쪽으로 값이 구해지고, 그 순서대로 리스트 객체에 삽입됩니다. 컴프리헨션이 제공될 때, 리스트는 컴프리헨션으로 만들어지는 요소들로 구성됩니다.

### 6.2.7. 집합 디스플레이

집합 디스플레이는 중괄호(curly braces)로 표시되고, 키와 값을 분리하는 콜론(colon)이 없는 것으로 딕셔너리 디스플레이와 구분될 수 있습니다.

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

집합 디스플레이는 새 가변 집합 객체를 만드는데, 그 내용은 표현식의 시퀀스나 컴프리헨션으로 지정됩니다. 쉼표로 분리된 표현식의 목록이 제공될 때, 그 요소들은 왼쪽에서 오른쪽으로 값이 구해지고, 집합 객체에 더해집니다. 컴프리헨션이 제공될 때, 집합은 컴프리헨션으로 만들어지는 요소들로 구성됩니다.

빈 집합은 `{}` 으로 만들어질 수 없습니다; 이 리터럴은 빈 딕셔너리를 만듭니다.

### 6.2.8. 딕셔너리 디스플레이

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

딕셔너리 디스플레이는 새 딕셔너리 객체를 만듭니다.

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: PEP 448 에서 처음 제안된 딕셔너리 디스플레이로의 언 패킹.

딕셔너리 컴프리헨션은, 리스트와 집합 컴프리헨션에 대비해서, 일반적인 “for” 와 “if” 절 앞에 콜론으로 분리된 두 개의 표현식을 필요로 합니다. 컴프리헨션이 실행될 때, 만들어지는 키와 값 요소들이 만들어지는 순서대로 딕셔너리에 삽입됩니다.

Restrictions on the types of the key values are listed earlier in section 표준형 계층. (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.

버전 3.8에서 변경: 파이썬 3.8 이전에는, 딕셔너리 컴프리헨션에서, 키와 값의 평가 순서가 잘 정의되어 있지 않았습니다. CPython에서, 값이 키보다 먼저 평가되었습니다. 3.8부터는, PEP 572의 제안에 따라 키가 값보다 먼저 평가됩니다.

### 6.2.9. 제너레이터 표현식 (Generator expressions)

제너레이터 표현식은 괄호로 둘러싸인 간결한 제너레이터 표기법입니다.

    generator_expression: "(" expression comp_for ")"

제너레이터 표현식은 새 제너레이터 객체를 만듭니다. 문법은 대괄호나 중괄호 대신 괄호로 둘러싸인다는 점만 제외하면 컴프리헨션과 같습니다.

Variables used in the generator expression are evaluated lazily when the `__next__()` method is called for the generator object (in the same fashion as normal generators). However, the iterable expression in the leftmost `for` clause is immediately evaluated, and the iterator is immediately created for that iterable, so that an error produced while creating the iterator will be emitted at the point where the generator expression is defined, rather than at the point where the first value is retrieved. 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))`.

단지 하나의 인자만 갖는 호출에서는 괄호를 생략할 수 있습니다. 자세한 내용은 호출 섹션을 보세요.

제너레이터 표현식 자체의 기대되는 연산을 방해하지 않기 위해, 묵시적으로 정의된 제너레이터에서 `yield` 와 `yield from` 표현식은 금지됩니다.

제너레이터 표현식이 `async for` 절이나 `await` 표현식을 포함하면 비동기 제너레이터 표현식 (asynchronous generator expression) 이라고 불립니다. 비동기 제너레이터 표현식은 새 비동기 제너레이터 객체를 돌려주는데 이것은 비동기 이터레이터입니다 (비동기 이터레이터(Asynchronous Iterators) 를 참조하세요).

Added in version 3.6: 비동기식 제너레이터 표현식이 도입되었습니다.

버전 3.7에서 변경: 파이썬 3.7 이전에는, 비동기 제너레이터 표현식이 `async def` 코루틴에만 나타날 수 있었습니다. 3.7부터는, 모든 함수가 비동기식 제너레이터 표현식을 사용할 수 있습니다.

버전 3.8에서 변경: `yield` 와 `yield from` 은 묵시적으로 중첩된 스코프에서 금지됩니다.

### 6.2.10. 일드 표현식(Yield expressions)

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

The yield expression is used when defining a generator function or an asynchronous generator function and thus can only be used in the body of a function definition. Using a yield expression in a function’s body causes that function to be a generator function, and using it in an `async def` function’s body causes that coroutine function to be an asynchronous generator function. For example:

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

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

둘러싸는 스코프에 대한 부작용으로 인해, `yield` 표현식은 컴프리헨션과 제너레이터 표현식을 구현하는 데 사용되는 묵시적으로 정의된 스코프에 사용될 수 없습니다.

버전 3.8에서 변경: 일드 표현식은 컴프리헨션과 제너레이터 표현식을 구현하는 데 사용되는 묵시적으로 정의된 스코프에서 금지됩니다.

제너레이터 함수는 다음에서 설명합니다. 반면에 비동기 제너레이터 함수는 비동기 제너레이터 함수 섹션에서 별도로 설명합니다.

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.

이 모든 것들은 제너레이터 함수를 코루틴과 아주 비슷하게 만듭니다; 여러 번 결과를 만들고, 하나 이상의 진입 지점을 갖고 있으며, 실행이 일시 중지될 수 있습니다. 유일한 차이점은 제너레이터 함수는 yield 한 후에 실행이 어디에서 계속되어야 하는지를 제어할 수 없다는 점입니다; 제어는 항상 제너레이터의 호출자로 전달됩니다.

일드 표현식은 `try` 구조물의 어디에서건 허락됩니다. 제너레이터가 (참조 횟수가 0이 되거나 가비지 수거됨으로써) 파이널라이즈(finalize)되기 전에 재개되지 않으면, 제너레이터-이터레이터의 `close()` 메서드가 호출되어, 대기 중인 `finally` 절이 실행되도록 허락합니다.

`yield from <expr>` 이 사용될 때, 제공된 표현식은 어터러블이어야 합니다. 그 이터러블을 이터레이트 해서 생성되는 값들은 현재 제너레이터 메서드의 호출자에게 바로 전달됩니다. `send()` 로 전달된 모든 값과 `throw()` 로 전달된 모든 예외는 밑에 있는(underlying) 이터레이터가 해당 메서드를 갖고 있다면 그곳으로 전달됩니다. 그렇지 않다면, `send()` 는 `AttributeError` 나 `TypeError` 를 일으키지만, `throw()` 는 전달된 예외를 즉시 일으킨다.

밑에 있는 이러레이터가 완료될 때, 발생하는 `StopIteration` 인스턴스의 `value` 어트리뷰트는 일드 표현식의 값이 됩니다. `StopIteration` 를 일으킬 때 명시적으로 설정되거나, 서브 이터레이터가 제너레이터일 경우는 자동으로 이루어집니다 (서브 제너레이터가 값을 돌려(return)줌으로써).

버전 3.3에서 변경: 서브 이터레이터로 제어 흐름을 위임하는 `yield from <expr>` 를 추가했습니다.

일드 표현식이 대입문의 우변에 홀로 나온다면 괄호를 생략할 수 있습니다.

더 보기

PEP 255 - 간단한 제너레이터

  파이썬에 제너레이터와 `yield` 문을 추가하는 제안.

PEP 342 - 개선된 제너레이터를 통한 코루틴

  제너레이터의 API와 문법을 개선해서, 간단한 코루틴으로 사용할 수 있도록 만드는 제안.

PEP 380 - 서브 제너레이터로 위임하는 문법

  The proposal to introduce the `yield_from` syntax, making delegation to subgenerators easy.

PEP 525 - 비동기 제너레이터

  코루틴 함수에 제너레이터 기능을 추가하여 PEP 492을 확장한 제안.

#### 6.2.10.1. 제너레이터-이터레이터 메서드

이 서브섹션은 제너레이터 이터레이터의 메서드들을 설명합니다. 제너레이터 함수의 실행을 제어하는데 사용될 수 있습니다.

제너레이터가 이미 실행 중일 때 아래에 나오는 메서드들을 호출하면 `ValueError` 예외를 일으키는 것에 주의해야 합니다.

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.

  이 메서드는 보통 묵시적으로 호출됩니다, 예를 들어, `for` 루프나 내장 `next()` 함수에 의해.

generator.send(value)

  실행을 재개하고 제너레이터 함수로 값을 “보냅니다(send)”. value 인자는 현재 일드 표현식의 값이 됩니다. `send()` 메서드는 제너레이터가 yield 하는 다음 값을 돌려주거나, 제너레이터가 다른 값을 yield 하지 않고 종료하면 `StopIteration` 을 일으킵니다. `send()` 가 제너레이터를 시작시키도록 호출될 때, 값을 받을 일드 표현식이 없으므로, 인자로는 반드시 `None` 을 전달해야 합니다.

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

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

  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.

  버전 3.12에서 변경: 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.

  버전 3.13에서 변경: If a generator returns a value upon being closed, the value is returned by `close()`.

#### 6.2.10.2. 사용 예

여기에 제너레이터와 제너레이터 함수의 동작을 시연하는 간단한 예가 있습니다:

    >>> 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` 을 사용하는 예는, “What’s New in Python.” 에 있는 PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator 을 보세요.

#### 6.2.10.3. 비동기 제너레이터 함수

`async def` 를 사용한 함수나 메서드에서 일드 표현식의 존재는 그 함수를 비동기 제너레이터 함수로 정의합니다.

비동기 제너레이터 함수가 호출되면, 비동기 제너레이터 객체로 알려진 비동기 이터레이터를 돌려줍니다. 그런 다음 그 객체는 제너레이터 함수의 실행을 제어합니다. 비동기 제너레이터 객체는 보통 코루틴 함수의 `async for` 문에서 사용되는데, 제너레이터 객체가 `for` 문에서 사용되는 방식과 유사합니다.

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.

비동기 제너레이터 함수에서, 일드 표현식은 `try` 구조물의 어디에서건 허락됩니다. 하지만, 비동기 제너레이터가 (참조 횟수가 0이 되거나 가비지 수거됨으로써) 파이널라이즈(finalize)되기 전에 재개되지 않으면, `try` 구조물 내의 일드 표현식은 대기 중인 `finally` 절을 실행하는 데 실패할 수 있습니다. 이 경우에, 비동기 제너레이터-이터레이터의 `aclose()` 를 호출하고, 그 결과로 오는 코루틴 객체를 실행해서, 대기 중인 `finally` 절이 실행되도록 하는 책임은, 비동기 제너레이터를 실행하는 이벤트 루프(event loop)나 스케줄러(scheduler)에게 있습니다.

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.

표현식 `yield from <expr>` 를 비동기 제너레이터 함수에서 사용하는 것은 문법 에러다.

#### 6.2.10.4. 비동기 제너레이터-이터레이터 메서드

이 서브섹션은 비동기 제너레이터 이터레이터의 메서드를 설명하는데, 제너레이터 함수의 실행을 제어하는 데 사용됩니다.

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.

  이 메서드는 보통 `async for` 루프에 의해 묵시적으로 호출됩니다.

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]])

  어웨이터블을 돌려주는데, 비동기 제너레이터가 일시 중지한 지점에 `type` 형의 예외를 일으키고, 제너레이터 함수가 yield 한 다음 값을 발생하는 `StopIteration` 예외의 값으로 돌려줍니다. 비동기 제너레이터가 다른 값을 yield 하지 않고 종료하면, 어웨이터블에 의해 `StopAsyncIteration` 예외가 일어납니다. 제너레이터 함수가 전달된 예외를 잡지 않거나, 다른 예외를 일으키면, 어웨이터블을 실행할 때 그 예외가 어웨이터블의 호출자에게 퍼집니다.

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

async agen.aclose()

  어웨이터블을 돌려주는데, 실행하면, 비동기 제너레이터 함수가 일시 정지한 지점으로 `GeneratorExit` 를 던집니다. 만약 그 이후에 비동기 제너레이터 함수가 우아하게 (gracefully) 종료하거나, 이미 닫혔거나, (그 예외를 잡지 않음으로써) `GeneratorExit` 를 일으키면, 돌려준 어웨이터블은 `StopIteration` 예외를 일으킵니다. 이어지는 비동기 제너레이터 호출이 돌려주는 추가의 어웨이터블들은 `StopAsyncIteration` 예외를 일으킵니다. 만약 비동기 제너레이터가 값을 yield 하면 어웨이터블에 의해 `RuntimeError` 가 발생합니다. 만약 비동기 제너레이터가 그 밖의 다른 예외를 일으키면, 어웨이터블의 호출자로 퍼집니다. 만약 비동기 제너레이터가 예외나 정상 종료로 이미 종료했으면, 더 이어지는 `aclose()` 호출은 아무것도 하지 않는 어웨이터블을 돌려줍니다.

## 6.3. 프라이머리

프라이머리는 언어에서 가장 강하게 결합하는 연산들을 나타냅니다. 문법은 이렇습니다:

    primary: atom | attributeref | subscription | call

### 6.3.1. 어트리뷰트 참조

어트리뷰트 참조는 마침표(period)와 이름이 뒤에 붙은 프라이머리다:

    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. 슬라이싱(Slicings)

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. 호출

호출은 콜러블 객체 (예를 들어, 함수) 를 빌 수도 있는 인자 들의 목록으로 호출합니다.

    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

생략할 수 있는 마지막 쉼표가 위치나 키워드 인자 뒤에 나타날 수 있지만, 의미를 바꾸지 않습니다.

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 함수 정의 for the syntax of formal parameter lists.

If keyword arguments are present, they are first converted to positional arguments, as follows. First, a list of unfilled slots is created for the formal parameters. If there are N positional arguments, they are placed in the first N slots. Next, for each keyword argument, the identifier is used to determine the corresponding slot (if the identifier is the same as the first formal parameter name, the first slot is used, and so on). If the slot is already filled, a `TypeError` exception is raised. Otherwise, the argument is placed in the slot, filling it (even if the expression is `None`, it fills the slot). When all arguments have been processed, the slots that are still unfilled are filled with the corresponding default value from the function definition. (Default values are calculated, once, when the function is defined; thus, a mutable object such as a list or dictionary used as default value will be shared by all calls that don’t specify an argument value for the corresponding slot; this should usually be avoided.) If there are any unfilled slots for which no default value is specified, a `TypeError` exception is raised. Otherwise, the list of filled slots is used as the argument list for the call.

구현은 위치 매개변수가 이름을 갖지 않아서, 설사 문서화의 목적으로 이름이 붙여졌다 하더라도, 키워드로 공급될 수 없는 내장 함수들을 제공할 수 있습니다. CPython 에서, 인자들을 파싱하기 위해 `PyArg_ParseTuple()` 를 사용하는 C로 구현된 함수들이 이 경우입니다.

형식 매개변수 슬롯들보다 많은 위치 인자들이 있으면, `*identifier` 문법을 사용하는 형식 매개변수가 있지 않은 한, `TypeError` 예외를 일으킵니다; 이 경우, 그 형식 매개변수는 남는 위치 인자들을 포함하는 튜플을 전달받습니다 (또는 남는 위치 인자들이 없으면 빈 튜플).

키워드 인자가 형식 매개변수 이름에 대응하지 않으면, `**identifier` 문법을 사용하는 형식 매개변수가 있지 않은 한, `TypeError` 예외를 일으킵니다; 이 경우, 그 형식 매개변수는 남는 키워드 인자들을 포함하는 딕셔너리나, 남는 위치기반 인자들이 없으면 빈 (새) 딕셔너리를 전달받습니다.

문법 `*expression` 이 함수 호출에 등장하면, `expression` 의 값은 이터러블 이 되어야 합니다. 이 이터러블의 요소들은, 그것들이 추가의 위치 인자들인 것처럼 취급됩니다. 호출 `f(x1, x2, *y, x3, x4)` 의 경우, y 의 값을 구할 때 시퀀스 y1, …, yM 이 나온다면, 이것은 M+4개의 위치 인자들 x1, x2, y1, …, yM, x3, x4 로 호출하는 것과 동등합니다.

이로 인한 결과는 설사 `*expression` 문법이 명시적인 키워드 인자 뒤에 나올 수는 있어도, 키워드 인자 (그리고 모든 `**expression` 인자들 – 아래를 보라) 전에 처리된다는 것입니다. 그래서:

    >>> 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

It is unusual for both keyword arguments and the `*expression` syntax to be used in the same call, so in practice this confusion does not often arise.

If the syntax `**expression` appears in the function call, `expression` must evaluate to a mapping, the contents of which are treated as additional keyword arguments. If a parameter matching a key has already been given a value (by an explicit keyword argument, or from another unpacking), a `TypeError` exception is raised.

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.

문법 `*identifier` 이나 `**identifier` 를 사용하는 형식 매개변수들은 위치 인자 슬롯이나 키워드 인자 아름들로 사용될 수 없습니다.

버전 3.5에서 변경: 함수 호출은 임의의 개수의 `*` and `**` 언 패킹을 받아들이고, 위치 인자들이 이터러블 언 패킹 (`*`) 뒤에 올 수 있고, 키워드 인자가 딕셔너리 언 패킹 (`**`) 뒤에 올 수 있습니다. 최초로 PEP 448 에서 제안되었습니다.

호출은 예외를 일으키지 않는 한, 항상 어떤 값을 돌려줍니다, `None` 일 수 있습니다. 이 값이 어떻게 계산되는지는 콜러블 객체의 형에 달려있습니다.

만약 그것이—

사용자 정의 함수면:

  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 함수 정의. 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`.

내장 함수나 메서드면:

  결과는 인터프리터에 달려있습니다; 내장 함수와 메서드들에 대한 설명은 내장 함수 를 보세요.

클래스 객체면:

  그 클래스의 새 인스턴스가 반환됩니다.

클래스 인스턴스 메서드면:

  대응하는 사용자 정의 함수가 호출되는데, 그 인스턴스가 첫 번째 인자가 되는 하나만큼 더 긴 인자 목록이 전달됩니다.

클래스 인스턴스면:

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

## 6.4. 어웨이트 표현식

어웨이터블 에서 코루틴 의 실행을 일시 중지합니다. 오직 코루틴 함수 에서만 사용할 수 있습니다.

    await_expr: "await" primary

Added in version 3.5.

## 6.5. 거듭제곱 연산자

거듭제곱 연산자는 그것의 왼쪽에 붙는 일 항 연산자보다 더 강하게 결합합니다; 그것의 오른쪽에 붙는 일 항 연산자보다는 약하게 결합합니다. 문법은 이렇습니다:

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

그래서, 괄호가 없는 거듭제곱과 일 항 연산자의 시퀀스에서, 연산자는 오른쪽에서 왼쪽으로 값이 구해집니다 (이것이 피연산자의 값을 구하는 순서를 제약하는 것은 아닙니다): `-1**2` 은 `-1` 이 됩니다.

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.

int 피연산자의 경우, 두 번째 인자가 음수가 아닌 이상 결과는 피연산자들과 같은 형을 갖습니다; 두 번째 인자가 음수면, 모든 인자는 float로 변환되고, float 결과가 전달됩니다. 예를 들어, `10**2` 는 `100` 를 돌려주지만, `10**-2` 는 `0.01` 를 돌려줍니다.

`0.0` 를 음수로 거듭제곱하면 `ZeroDivisionError` 를 일으킵니다. 음수를 분수로 거듭제곱하면 복소수(`complex`)가 나옵니다. (예전 버전에서는 `ValueError` 를 일으켰습니다.)

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

## 6.6. 일 항 산술과 비트 연산

모든 일 항 산술과 비트 연산자는 같은 우선순위를 갖습니다.

    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.

세 가지 경우 모두, 인자가 올바른 형을 갖지 않는다면, `TypeError` 예외가 발생합니다.

## 6.7. 이항 산술 연산

이항 산술 연산자는 관습적인 우선순위를 갖습니다. 이 연산자 중 일부는 일부 비 숫자 형에도 적용됨에 주의해야 합니다. 거듭제곱 연산자와는 별개로, 오직 두 가지 수준만 있는데, 하나는 곱셈형 연산자들이고, 하나는 덧셈형 연산자들입니다.

    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.

버전 3.14에서 변경: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

`@` (at) 연산자는 행렬 곱셈에 사용하려는 것입니다. 파이썬의 내장형들 어느 것도 이 연산자를 구현하지 않습니다.

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].

정수 나눗셈과 모듈로 연산자는 다음과 같은 항등식으로 연결되어 있습니다: `x == (x//y)*y + (x%y)`. 정수 나눗셈과 모듈로는 내장 함수 `divmod()` 와도 연결되어 있습니다: `divmod(x, y) == (x//y, x%y)`. [2].

숫자들에 대해 모듈로 연산을 수행하는 것에 더해, `%` 연산자는 예전 스타일의 문자열 포매팅 (인터폴레이션이라고도 알려져 있습니다)을 수행하기 위해 문자열 객체에 의해 다시 정의됩니다. 문자열 포매팅의 문법은 파이썬 라이브러리 레퍼런스의 섹션 printf 스타일 문자열 포매팅 에서 설명합니다.

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.

버전 3.14에서 변경: 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.

버전 3.14에서 변경: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

## 6.8. 시프트 연산

시프트 연산은 산술 연산보다 낮은 우선순위를 갖습니다.

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

이 연산들은 정수들을 인자로 받아들입니다. 첫 번째 인자를 두 번째 인자로 주어진 비트 수만큼 왼쪽이나 오른쪽으로 밉니다(shift).

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.

오른쪽으로 n 비트 시프트 하는 것은 `pow(2,n)` 로 정수 나눗셈하는 것으로 정의됩니다. 왼쪽으로 n 비트 시프트 하는 것은 `pow(2,n)` 를 곱하는 것으로 정의됩니다.

## 6.9. 이항 비트 연산

세 개의 비트 연산은 각기 다른 우선순위를 갖습니다:

    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. 비교

C와는 달리, 파이썬에서 모든 비교 연산은 같은 우선순위를 갖는데, 산술, 시프팅, 비트 연산들보다 낮습니다. 또한, C와는 달리, `a < b < c` 와 같은 표현식이 수학에서와 같은 방식으로 해석됩니다.

    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.

비교는 자유롭게 연결될 수 있습니다, 예를 들어, `x < y <= z` 는 `x < y and y <= z` 와 동등한데, 차이점은 `y` 의 값을 오직 한 번만 구한다는 것입니다 (하지만 두 경우 모두 `x < y` 가 거짓이면 `z` 의 값은 구하지 않습니다).

형식적으로, a, b, c, …, y, z 가 표현식이고, op1, op2, …, opN 가 비교 연산자면, `a op1 b op2 c ... y opN z` 는 각 표현식의 값을 최대 한 번만 구한다는 점을 제외하고는 `a op1 b and b op2 c and ... y opN z` 와 동등합니다.

`a op1 b op2 c` 가 a 와 c 간의 어떤 종류의 비교도 암시하지 않기 때문에, 예를 들어, `x < y > z` 이 완벽하게 (아마 이쁘지는 않더라도) 올바르다는 것에 주의해야 합니다.

### 6.10.1. 값 비교

연산자 `<`, `>`, `==`, `>=`, `<=`, `!=` 는 두 객체의 값을 비교합니다. 객체들이 같은 형일 필요는 없습니다.

객체, 값, 형 장은 객체들이 (형과 아이덴티티에 더해) 값을 갖는다고 말하고 있습니다. 파이썬에서 객체의 값은 좀 추상적인 개념입니다: 예를 들어, 객체의 값에 대한 규범적인(canonical) 액세스 방법은 없습니다. 또한, 객체의 값이 특별한 방식(예를 들어, 모든 데이터 어트리뷰트로 구성되는 것)으로 구성되어야 한다는 요구 사항도 없습니다. 비교 연산자는 객체의 값이 무엇인지에 대한 특정한 종류의 개념을 구현합니다. 객체의 값을 비교를 통해 간접적으로 정의한다고 생각해도 좋습니다.

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 기본적인 커스터마이제이션.

동등 비교 (`==` 와 `!=`) 의 기본 동작은 객체의 아이덴티티에 기반을 둡니다. 그래서, 같은 아이덴티티를 갖는 인스턴스 간의 동등 비교는 같음을 주고, 다른 아이덴티티를 갖는 인스턴스 간의 동등 비교는 다름을 줍니다. 이 기본 동작의 동기는 모든 객체가 반사적(reflexive) (즉, `x is y` 는 `x == y` 를 암시합니다) 이도록 만들고자 하는 욕구입니다.

기본 대소 비교(order comparison) (`<`, `>`, `<=`, `>=`) 는 제공되지 않습니다; 시도하면 `TypeError` 를 일으킵니다. 이 기본 동작의 동기는 동등함과 유사한 항등 관계가 없다는 것입니다.

다른 아이덴티티를 갖는 인스턴스들이 항상 서로 다르다는, 기본 동등 비교의 동작은, 객체의 값과 값 기반의 동등함에 대한 나름의 정의를 가진 형들이 필요로 하는 것과는 크게 다를 수 있습니다. 그런 형들은 자신의 비교 동작을 커스터마이즈 할 필요가 있고, 사실 많은 내장형이 그렇게 하고 있습니다.

다음 목록은 가장 중요한 내장형들의 비교 동작을 기술합니다.

- 내장 숫자 형 ((숫자 형 — int, float, complex)) 과 표준 라이브러리 형 `fractions.Fraction` 과 `decimal.Decimal` 에 속하는 숫자들은, 복소수가 대소 비교를 지원하지 않는다는 제약 사항만 빼고는, 같거나 다른 형들 간의 비교가 가능합니다. 관련된 형들의 한계 안에서, 정밀도의 손실 없이 수학적으로 (알고리즘 적으로) 올바르게 비교합니다.

  NaN(not-a-number) 값들 `float('NaN')` 과 `decimal.Decimal('NaN')`은 특별합니다. 모든 숫자와 NaN 간의 비교는 거짓입니다. 반 직관적으로 내포하고 있는 것은, NaN 이 자신과 같지 않다는 것입니다. 예를 들어, `x = float('NaN')`, `3 < x`, `x < 3` 및 `x == x`는 모두 거짓이지만, `x != x`는 참입니다. 이 동작은 IEEE 754를 준수합니다.

- `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.

- 바이너리 시퀀스들 (`bytes` 나 `bytearray` 의 인스턴스들)은 형을 건너 상호 비교될 수 있습니다. 이것들은 요소들의 숫자 값을 사용해서 사전식으로(lexicographically) 비교합니다.

- 문자열들 (`str` 의 인스턴스들) 은 문자들의 유니코드 코드 포인트(Unicode code points) (내장 함수 `ord()` 의 결과)를 사용해서 사전식으로 비교합니다. [3]

  문자열과 바이너리 시퀀스는 직접 비교할 수 없습니다.

- 시퀀스들 (`tuple`, `list`, `range` 의 인스턴스들)은 같은 형끼리 비교될 수 있는데, range는 대소 비교를 지원하지 않습니다. 서로 다른 형들 간의 동등 비교는 다름을 주고, 서로 다른 형들 간의 대소 비교는 `TypeError` 를 일으킵니다.

  시퀀스는 대응하는 요소 간의 비교를 사용해서 사전적으로 비교합니다. 내장 컨테이너는 일반적으로 동일한(identical) 객체가 자신과 같다고(equal) 가정합니다. 이를 통해 동일한 객체에 대한 동등성(equality) 검사를 우회하여 성능을 개선하고 내부 불변성을 유지합니다.

  내장 컬렉션들의 사전적인 비교는 다음과 같이 이루어집니다:

  - 두 컬렉션이 같다고 비교되기 위해서는, 같은 형이고, 길이가 같고, 대응하는 요소들의 각 쌍이 같다고 비교되어야 합니다 (예를 들어, `[1,2] == (1,2)` 는 거짓인데, 형이 다르기 때문입니다).

  - 대소 비교를 지원하는 컬렉션들은 첫 번째로 다른 요소들과 같은 순서를 줍니다 (예를 들어, `[1,2,x] <= [1,2,y]` 는 `x <= y` 와 같은 값입니다). 대응하는 요소가 없는 경우 더 짧은 컬렉션이 작다고 비교됩니다 (예를 들어, `[1,2] < [1,2,3]` 은 참입니다).

- Mappings (instances of `dict`) compare equal if and only if they have equal `(key, value)` pairs. Equality comparison of the keys and values enforces reflexivity.

  대소 비교 (`<`, `>`, `<=`, `>=`) 는 `TypeError` 를 일으킵니다.

- 집합들 (`set` 이나 `frozenset` 의 인스턴스들)은 같은 형들과 서로 다른 형들 간에 비교될 수 있습니다.

  이것들은 부분집합(subset)과 상위집합(superset)을 뜻하는 대소비교 연산자들을 정의합니다. 이 관계는 전 순서(total ordering)를 정의하지 않습니다 (예를 들어, 두 집합 `{1,2}` 와 `{2,3}` 는 다르면서도, 하나가 다른 하나의 부분집합이지도, 하나가 다른 하나의 상위집합이지도 않습니다). 따라서, 전 순서에 의존하는 함수의 인자로는 적합하지 않습니다 (예를 들어, `min()`, `max()`, `sorted()` 에 입력으로 집합의 리스트를 제공하면 정의되지 않은 결과를 줍니다).

  집합의 비교는 그 요소들의 반사성을 강제합니다.

- 대부분의 다른 내장형들은 비교 메서드들을 구현하지 않기 때문에, 기본 비교 동작을 계승합니다.

비교 동작을 커스터마이즈하는 사용자 정의 클래스들은 가능하다면 몇 가지 일관성 규칙을 준수해야 합니다:

- 동등 비교는 반사적(reflexive)이어야 합니다. 다른 말로 표현하면, 아이덴티티가 같은 객체는 같다고 비교되어야 합니다:

  > `x is y` 면 `x == y` 다.

- 비교는 대칭적(symmetric)이어야 합니다. 다른 말로 표현하면, 다음과 같은 표현식은 같은 결과를 주어야 합니다:

  > `x == y` 와 `y == x`

  > `x != y` 와 `y != x`

  > `x < y` 와 `y > x`

  > `x <= y` 와 `y >= x`

- 비교는 추이적(transitive)이어야 합니다. 다음 (철저하지 않은) 예들이 이것을 예증합니다:

  > `x > y and y > z` 면 `x > z` 다

  > `x < y and y <= z` 면 `x < z` 다

- 역 비교는 논리적 부정이 되어야 합니다. 다른 말로 표현하면, 다음 표현식들이 같은 값을 주어야 합니다:

  > `x == y` 와 `not x != y`

  > `x < y` 와 `not x >= y` (전 순서의 경우)

  > `x > y` 와 `not x <= y` (전 순서의 경우)

  마지막 두 표현식은 전 순서 컬렉션에 적용됩니다 (예를 들어, 시퀀스에는 적용되지만, 집합과 매핑은 그렇지 않습니다). `total_ordering()` 데코레이터도 보십시오.

- `hash()` 결과는 동등성과 일관성을 유지해야 합니다. 같은 객체들은 같은 해시값을 같거나 해시 불가능으로 지정되어야 합니다.

파이썬은 이 일관성 규칙들을 강제하지 않습니다. 사실 NaN 값들은 이 규칙을 따르지 않는 예입니다.

### 6.10.2. 멤버십 검사 연산

연산자 `in` 과 `not in` 은 멤버십을 검사합니다. `x in s` 는 x 가 s 의 멤버일 때 `True` 를, 그렇지 않을 때 `False` 를 줍니다. `x not in s` 은 `x in s` 의 부정을 줍니다. 딕셔너리 뿐만 아니라 모든 내장 시퀀스들과 집합 형들이 이것을 지원하는데, 딕셔너리의 경우는 `in` 이 딕셔너리에 주어진 키가 있는지 검사합니다. list, tuple, set, frozenset, dict, collections.deque 와 같은 컨테이너형들의 경우, 표현식 `x in y` 는 `any(x is e or x == e for e in y)` 와 동등합니다.

문자열과 바이트열 형의 경우, `x in y` 는 x 가 y 의 부분 문자열(substring)인 경우, 그리고 오직 그 경우만 `True` 입니다. 동등한 검사는 `y.find(x) != -1` 입니다. 빈 문자열은 항상 다른 문자열들의 부분 문자열로 취급되기 때문에, `"" in "abc"` 은 `True` 를 돌려줍니다.

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).

연산자 `not in` 은 `in` 의 논리적 부정으로 정의됩니다.

### 6.10.3. 아이덴티티 비교

연산자 `is` 와 `is not` 은 객체의 아이덴티티를 검사합니다: `x is y` 는 x 와 y 가 아이덴티티가 같은 객체일 때, 그리고 오직 그 경우만 참입니다. 객체의 아이덴티티는 `id()` 함수를 사용해서 결정됩니다. `x is not y` 은 논리적 부정 값을 줍니다. [4]

## 6.11. 논리 연산(Boolean operations)

    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.

연산자 `not` 은 그 인자가 거짓이면 `True` 를, 그렇지 않으면 `False` 를 줍니다.

표현식 `x and y` 는 먼저 x 의 값을 구합니다; x 가 거짓이면 그 값을 돌려줍니다; 그렇지 않으면 y 의 값을 구한 후에 그 결과를 돌려줍니다.

표현식 `x or y` 는 먼저 x 의 값을 구합니다; x 가 참이면 그 값을 돌려줍니다. 그렇지 않으면 y 의 값을 구한 후에 그 결과를 돌려줍니다.

`and` 와 `or` 어느 것도 반환 값이나 그 형을 `False` 와 `True` 로 제한하지 않고, 대신 마지막에 값이 구해진 인자를 돌려줌에 주의해야 합니다. 이것은 때로 쓸모가 있습니다, 예를 들어 `s` 가 문자열이고 비어 있으면 기본값으로 대체되어야 한다면, 표현식 `s or 'foo'` 는 원하는 값을 제공합니다. `not` 은 새 값을 만들어야 하므로, 그 인자의 형과 관계없이 논리값(boolean value)을 돌려줍니다 (예를 들어, `not 'foo'` 는 `''` 가 아니라 `False` 를 만듭니다.)

## 6.12. 대입 표현식

    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`.

일반적인 사용 사례 중 하나는 일치하는 정규식을 처리할 때입니다:

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

또는, 청크로 파일 스트림을 처리할 때:

    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: 대입 표현식에 대한 더 자세한 내용은 PEP 572를 참조하세요.

## 6.13. 조건 표현식(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.

표현식 `x if C else y` 은 먼저 x 대신에 조건 C 의 값을 구합니다. C 가 참이면, x 의 값이 구해지고 그 값을 돌려줍니다; 그렇지 않으면, y 의 값을 구한 후에 그 결과를 돌려줍니다.

조건 표현식에 대한 더 자세한 내용은 PEP 308 를 참조하세요.

## 6.14. 람다(Lambdas)

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

람다 표현식은 (때로 람다 형식(lambda forms)이라고 불립니다) 이름 없는 함수를 만드는 데 사용됩니다. 표현식 `lambda parameters: expression` 는 함수 객체를 줍니다. 이 이름 없는 객체는 이렇게 정의된 함수 객체처럼 동작합니다:

    def <lambda>(parameters):
        return expression

매개변수 목록의 문법은 함수 정의 섹션을 보세요. 람다 표현식으로 만들어진 함수는 문장(statements)이나 어노테이션(annotations)을 포함할 수 없음에 주의해야 합니다.

## 6.15. 표현식 목록(Expression lists)

    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]

리스트나 집합 디스플레이의 일부일 때를 제외하고, 최소한 하나의 쉼표를 포함하는 표현식 목록은 튜플을 줍니다. 튜플의 길이는 목록에 있는 표현식의 개수입니다. 표현식들은 왼쪽에서 오른쪽으로 값이 구해집니다.

애스터리스크(asterisk) `*` 는 이터러블 언 패킹(iterable unpacking)을 나타냅니다. 피연산자는 반드시 이터러블 이어야 합니다. 그 이터러블이 항목들의 시퀀스로 확장되어서, 언 패킹 지점에서 새 튜플, 리스트, 집합에 포함됩니다.

Added in version 3.5: 표현식 목록에서의 이터러블 언 패킹, PEP 448 에서 최초로 제안되었습니다.

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. 값을 구하는 순서

파이썬은 왼쪽에서 오른쪽으로 표현식의 값을 구합니다. 대입의 값을 구하는 동안, 우변의 값이 좌변보다 먼저 구해짐에 주목하십시오.

다음 줄들에서, 표현식은 그들의 끝에 붙은 숫자들의 순서대로 값이 구해집니다:

    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. 연산자 우선순위

The following table summarizes the operator precedence in Python, from highest precedence (most binding) to lowest precedence (least binding). Operators in the same box have the same precedence. Unless the syntax is explicitly given, operators are binary. Operators in the same box group left to right (except for exponentiation and conditional expressions, which group from right to left).

비교, 멤버십 검사, 아이덴티티 검사들은 모두 같은 우선순위를 갖고 비교 섹션에서 설명한 것처럼 왼쪽에서 오른쪽으로 이어붙이기(chaining) 하는 기능을 갖습니다.

연산자 | 설명
--- | ---
`(expressions...)`, `[expressions...]`, `{key: value...}`, `{expressions...}` | 결합(binding) 또는 괄호 친 표현식, 리스트 디스플레이, 딕셔너리 디스플레이, 집합 디스플레이
`x[index]`, `x[index:index]` `x(arguments...)`, `x.attribute` | Subscription (including slicing), call, attribute reference
`await x` | 어웨이트 표현식
`**` | 거듭제곱 [5]
`+x`, `-x`, `~x` | 양, 음, 비트 NOT
`*`, `@`, `/`, `//`, `%` | 곱셈, 행렬 곱셈, 나눗셈, 정수 나눗셈, 나머지 [6]
`+`, `-` | 덧셈과 뺄셈
`<<`, `>>` | 시프트
`&` | 비트 AND
`^` | 비트 XOR
`|` | 비트 OR
`in`, `not in`, `is`, `is not`, `<`, `<=`, `>`, `>=`, `!=`, `==` | 비교, 멤버십 검사와 아이덴티티 검사를 포함합니다
`not x` | 논리 NOT
`and` | 논리 AND
`or` | 논리 OR
`if` – `else` | 조건 표현식
`lambda` | 람다 표현식
`:=` | 대입 표현식

각주

[1]

`abs(x%y) < abs(y)` 이 수학적으로는 참이지만, float의 경우에는 소수점 자름(roundoff) 때문에 수치적으로 참이 아닐 수 있습니다. 예를 들어, 파이썬 float가 IEEE 754 배정도 숫자인 플랫폼을 가정할 때, `-1e-100 % 1e100` 가 `1e100` 와 같은 부호를 가지기 위해, 계산된 결과는 `-1e-100 + 1e100` 인데, 수치적으로는 `1e100` 과 정확히 같은 값입니다. 함수 `math.fmod()` 는 부호가 첫 번째 인자의 부호에 맞춰진 결과를 주기 때문에, 이 경우 `-1e-100` 을 돌려줍니다. 어떤 접근법이 더 적절한지는 응용 프로그램에 달려있습니다.

[2]

x가 y의 정확한 정수배와 아주 가까우면, 라운딩(rounding) 때문에 `x//y` 는 `(x-x%y)//y` 보다 1 클 수 있습니다. 그런 경우, `divmod(x,y)[0] * y + x % y` 가 `x` 와 아주 가깝도록 유지하기 위해, 파이썬은 뒤의 결과를 돌려줍니다.

[3]

유니코드 표준은 코드 포인트(code points) (예를 들어, U+0041) 와 추상 문자(abstract characters) (예를 들어, “LATIN CAPITAL LETTER A”) 를 구분합니다. 유니코드에 있는 대부분의 추상 문자들이 오직 하나의 코드 포인트만으로 표현되지만, 추가로 하나 이상의 코드 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있는 추상 문자들이 많이 있습니다. 예를 들어, 추상 문자 “LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA” 는 코드 위치 U+00C7 에 있는 한 개의 복합 문자(precomposed character) 나 코드 위치 U+0043 (LATIN CAPITAL LETTER C) 에 있는 기본 문자(base character) 와 뒤따르는 코드 위치 U+0327 (COMBINING CEDILLA) 에 있는 결합 문자(combining character) 의 시퀀스로 표현될 수 있습니다.

문자열의 비교 연산자는 유니코드 코드 포인트 수준에서 비교합니다. 이것은 사람에게 반 직관적일 수 있습니다. 예를 들어, `"\u00C7" == "\u0043\u0327"` 는 거짓입니다, 설사 두 문자열이 같은 추상 문자 “LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA”를 표현할지라도 그렇습니다.

문자열을 추상 문자 수준에서 비교하려면 (즉, 사람에게 직관적인 방법으로), `unicodedata.normalize()` 를 사용하십시오.

[4]

자동 가비지-수거(automatic garbage-collection)와 자유 목록(free lists)과 디스크립터(descriptor)의 동적인 성격 때문에, `is` 연산자를 인스턴스 메서드들이나 상수들을 비교하는 것과 같은 특정한 방식으로 사용할 때, 겉으로 보기에 이상한 동작을 감지할 수 있습니다. 더 자세한 정보는 그들의 문서를 확인하십시오.

[5]

거듭제곱 연산자 `**` 는 오른쪽에 오는 산술이나 비트 일 항 연산자보다 약하게 결합합니다, 즉, `2**-1` 는 `0.5` 입니다.

[6]

`%` 연산자는 문자열 포매팅에도 사용됩니다; 같은 우선순위가 적용됩니다.