# 4. Modelo de ejecución

## 4.1. Estructura de un programa

Un programa de Python se construye a partir de bloques de código. Un block es una parte del texto del programa Python que se ejecuta como una unidad. Los siguientes son bloques: un módulo, un cuerpo de función y una definición de clase. Cada comando escrito de forma interactiva es un bloque. Un archivo de secuencia de comandos (un archivo proporcionado como entrada estándar al intérprete o especificado como un argumento de línea de comando para el intérprete) es un bloque de código. Un comando de secuencia de comandos (un comando especificado en la línea de comandos del intérprete con la opción: `-c`) es un bloque de código. Un módulo que se ejecuta como un script de nivel superior (como módulo `__main__`) desde la línea de comando usando un argumento `-m` también es un bloque de código. El argumento de cadena pasado a las funciones integradas `eval()` y `exec()` es un bloque de código.

Un bloque de código se ejecuta en un execution frame. Un marco contiene alguna información administrativa (que se usa para depuración) y determina dónde y cómo continuará la ejecución una vez que el bloque de código se haya completado.

## 4.2. Nombres y vínculos

### 4.2.1. Vinculación de nombres

Los Names refieren a objetos. Los nombres se introducen por las operaciones de vinculación de nombre (name binding operations).

Las siguientes construcciones enlazan nombres:

- parámetros formales de las funciones,

- definiciones de clase,

- definiciones de funciones,

- expresiones de asignación,

- targets que son identificadores si aparecen en una asignación:

  - cabecera del bucle `for`,

  - después de `as` en una declaración `with`, cláusula `except`, cláusula `except*`, o en el patrón as en la concordancia de patrones estructurales,

  - en un patrón de captura en la concordancia de patrones estructurales

- declaraciones `import`.

- declaraciones `type`.

- listas tipo de parámetros.

La declaración `import` de la forma `from ... import *` vincula todos los nombres definidos en el módulo importado, excepto los que empiezan por guión bajo. Esta forma sólo puede utilizarse a nivel de módulo.

Un objetivo que aparece en una sentencia `del` también se considera vinculado para este propósito (aunque la semántica real es desvincular el nombre).

Cada declaración de asignación o importación ocurre dentro de un bloque determinado por una definición de clase o de función, o a nivel de módulo (el bloque de código de máximo nivel).

If a name is bound in a block, it is a local variable of that block, unless declared as `nonlocal` or `global`. If a name is bound at the module level, it is a global variable. (The variables of the module code block are local and global.) If a variable is used in a code block but not defined there, it is a free variable.

Cada ocurrencia de un nombre en el texto del programa se refiere al binding de ese nombre, establecido por las siguientes reglas de resolución de nombres.

### 4.2.2. Resolución de nombres

Un scope define la visibilidad de un nombre en un bloque. Si una variable local se define en un bloque, su ámbito incluye ese bloque. Si la definición ocurre en un bloque de función, el ámbito se extiende a cualquier bloque contenido en el bloque en donde está la definición, a menos que uno de los bloques contenidos introduzca un vínculo diferente para el nombre.

Cuando un nombre es utilizado en un bloque de código, se resuelve utilizando el ámbito de cierre más cercano. El conjunto de todos esos ámbitos visibles para un bloque de código se llama el environment del bloque.

Cuando un nombre no se encuentra, se lanza una excepción `NameError`. Si el ámbito actual es una función, y el nombre se refiere a una variable local que todavía no ha sido vinculada a un valor en el punto en el que nombre es utilizado, se lanza una excepción `UnboundLocalError`. `UnboundLocalError` es una subclase de `NameError`.

Si una operación de vinculación de nombre ocurre en cualquier parte dentro de un bloque de código, todos los usos del nombre dentro de ese bloque son tratados como referencias al bloque actual. Esto puede llevar a errores cuando el nombre es utilizado dentro del bloque antes de su vinculación. Esta regla es sutil. Python carece de declaraciones y permite que las operaciones de vinculación de nombres ocurran en cualquier lugar dentro del bloque de código. Las variables locales de un bloque de código pueden determinarse buscando operaciones de vinculación de nombres en el texto completo del bloque. Ver la entrada del FAQ sobre UnboundLocalError para ejemplos.

Si la declaración `global` ocurre dentro de un bloque, todos los usos del nombre especificado en la declaración se refieren a la vinculación que ese nombre tiene en el espacio de nombres (namespace) de nivel superior. Los nombres se resuelven en el espacio de nombres de nivel superior buscando en el espacio de nombres global, es decir, el espacio de nombres del módulo que contiene el bloque de código, y en el espacio de nombres incorporado, el namespace del módulo `builtins`. La búsqueda se realiza primero en el espacio de nombres global. Si el nombre no se encuentra ahí, se busca en el espacio de nombres incorporado (builtins namespace) próximamente. Si tampoco se encuentran los nombres en el espacio de nombres incorporado, se crean variables nuevas en el espacio de nombres global. La declaración global debe preceder a todos los usos de los nombres listados.

La declaración `global` tiene el mismo ámbito que una operación de vinculación de nombre en el mismo bloque. Si el ámbito de cierre más cercano para una variable libre contiene una declaración global, se trata a la variable libre como global.

La declaración `nonlocal` causa que los nombre correspondientes se refieran a variables previamente vinculadas en el ámbito de la función de cierre más cercano. Se lanza un `SyntaxError` en tiempo de compilación si el nombre dado no existe en ningún ámbito de las funciones dentro de las cuales está. Parámetros de tipo no puede recuperarse con la sentencia `nonlocal`.

El espacio de nombres (namespace) para un módulo se crea automáticamente la primera vez que se importa el módulo. El módulo principal de un script siempre se llama `__main__`.

Los bloques de definición de clase y los argumentos para `exec()` y `eval()` son especiales en el contexto de la resolución de nombres. Una definición de clase es una declaración ejecutable que puede usar y definir nombres. Estas referencias siguen las reglas normales para la resolución de nombres con la excepción de que se buscan las variables locales no vinculadas en el espacio de nombres global. El espacio de nombres de la definición de clase se vuelve el diccionario de atributos de la clase. El ámbito de nombres definido en un bloque de clase está limitado a dicho bloque; no se extiende a los bloques de código de los métodos. Esto incluye las comprensiones y las expresiones generadoras pero no incluye annotation scopes, que tienen acceso a sus ámbitos de clase adjuntos. Esto significa que lo siguiente fallará:

    class A:
        a = 42
        b = list(a + i for i in range(10))

Sin embargo. lo siguiente tendrá éxito:

    class A:
        type Alias = Nested
        class Nested: pass

    print(A.Alias.__value__)  # <type 'A.Nested'>

### 4.2.3. Ámbitos de anotación

Annotations, type parameter lists and `type` statements introduce annotation scopes, which behave mostly like function scopes, but with some exceptions discussed below.

Los ámbitos de anotación se utilizan en los siguientes contextos:

- Function annotations.

- Variable annotations.

- Listas de tipo de parámetros para generic type aliases.

- Escriba listas de parámetros para generic functions. Las anotaciones de una función genérica se ejecutan dentro del alcance de la anotación, pero sus valores predeterminados y decoradores no.

- Tipo de parámetros de listas para generic classes. Las clases base y los argumentos de palabra clave de una clase genérica se ejecutan dentro del ámbito de la anotación, pero sus decoradores no.

- Los límites, restricciones y valores predeterminados para los parámetros de tipo (evaluados de forma diferida).

- El valor de los alias de tipo (lazy evaluated).

Los ámbitos de anotación difieren de los ámbitos de función en lo siguiente:

- Los ámbitos de anotación tienen acceso al espacio de nombres de la clase que los rodea. Si un ámbito de anotación está inmediatamente dentro de un ámbito de clase, o dentro de otro ámbito de anotación que está inmediatamente dentro de un ámbito de clase, el código en el ámbito de anotación puede utilizar nombres definidos en el ámbito de clase como si se ejecutara directamente dentro del cuerpo de la clase. Esto contrasta con las funciones normales definidas dentro de las clases, que no pueden acceder a los nombres definidos en el ámbito de la clase.

- Las expresiones en ámbitos de anotación no pueden contener expresiones `yield`, `yield from`, `await`, o `:=`. (Estas expresiones están permitidas en otros ámbitos contenidos dentro del ámbito de la anotación).

- Los nombres definidos en ámbitos de anotación no pueden recuperarse con sentencias `nonlocal` en ámbitos internos. Esto incluye sólo parámetros de tipo, ya que ningún otro elemento sintáctico que pueda aparecer dentro de ámbitos de anotación puede introducir nuevos nombres.

- Aunque los ámbitos de anotación tienen un nombre interno, ese nombre no se refleja en el qualified name de los objetos definidos dentro del ámbito. En su lugar, el `__qualname__` de dichos objetos es como si el objeto estuviera definido en el ámbito que lo encierra.

Added in version 3.12: Los ámbitos de anotación se introdujeron en Python 3.12 como parte de PEP 695.

Distinto en la versión 3.13: También se usan ámbitos de anotación para parámetros de tipo predeterminados, introducido por PEP 696.

Distinto en la versión 3.14: Annotation scopes are now also used for annotations, as specified in PEP 649 and PEP 749.

### 4.2.4. Evaluación perezosa

Most annotation scopes are lazily evaluated. This includes annotations, the values of type aliases created through the `type` statement, and the bounds, constraints, and default values of type variables created through the type parameter syntax. This means that they are not evaluated when the type alias or type variable is created, or when the object carrying annotations is created. Instead, they are only evaluated when necessary, for example when the `__value__` attribute on a type alias is accessed.

Ejemplo:

    >>> type Alias = 1/0
    >>> Alias.__value__
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ZeroDivisionError: division by zero
    >>> def func[T: 1/0](): pass
    >>> T = func.__type_params__[0]
    >>> T.__bound__
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ZeroDivisionError: division by zero

Aquí la excepción se lanza sólo cuando se accede al atributo `__value__` del alias de tipo o al atributo `__bound__` de la variable de tipo.

Este comportamiento es útil principalmente para referencias a tipos que aún no se han definido cuando se crea el alias de tipo o la variable de tipo. Por ejemplo, la evaluación perezosa permite la creación de alias de tipo mutuamente recursivos:

    from typing import Literal

    type SimpleExpr = int | Parenthesized
    type Parenthesized = tuple[Literal["("], Expr, Literal[")"]]
    type Expr = SimpleExpr | tuple[SimpleExpr, Literal["+", "-"], Expr]

Los valores evaluados perezosamente se evalúan en annotation scope, lo que significa que los nombres que aparecen dentro del valor evaluado se buscan como si se utilizaran en el ámbito inmediatamente adyacente.

Added in version 3.12.

### 4.2.5. Integraciones y ejecución restringida

Los usuarios no deberían tocar `__builtins__`; es un detalle de la implementación en sentido estricto. Los usuarios que quieran sobreescribir valores en los espacios de nombres incorporados deberían usar `import` con el módulo `builtins` y modificar sus atributos de un modo adecuado.

El espacio de nombres incorporado (builtin namespace) asociado a la ejecución de un bloque de código es encontrado buscando el nombre `__builtins__` en su espacio de nombres global; debería ser un diccionario o un módulo (en este último caso, se usa el diccionario del módulo). Por defecto, en el módulo `__main__`, `__builtins__` es el módulo `builtins`. En cualquier otro módulo, `__builtins__` es un alias para el diccionario del propio módulo `builtins`.

### 4.2.6. Interacción con funcionalidades dinámicas

La resolución de variables libres sucede en tiempo de ejecución, no en tiempo de compilación. Esto significa que el siguiente código va a mostrar 42:

    i = 10
    def f():
        print(i)
    i = 42
    f()

Las funciones `eval()` y `exec()` no tienen acceso al entorno completo para resolver nombres. Los nombres pueden resolverse en los espacios de nombres locales y globales de la persona que llama. Las variables libres no se resuelven en el espacio de nombres adjunto más cercano, sino en el espacio de nombres global. [1] Las funciones `exec()` y `eval()` tienen argumentos opcionales para anular el espacio de nombres global y local. Si solo se especifica un espacio de nombres, se usa para ambos.

## 4.3. Excepciones

Las excepciones son un medio para salir del flujo de control normal de un bloque de código, para gestionar errores u otras condiciones excepcionales. Una excepción es lanzada (raised) en el momento en que se detecta el error; puede ser gestionada (handled) por el bloque de código que la rodea o por cualquier bloque de código que directa o indirectamente ha invocado al bloque de código en el que ocurrió el error.

El intérprete Python lanza una excepción cuando detecta un error en tiempo de ejecución (como una división por cero). Un programa Python también puede lanzar una excepción explícitamente, con la declaración `raise`. Los gestores de excepciones se especifican con la declaración `try` … `except`. La cláusula `finally` de tales declaraciones puede utilizarse para especificar código de limpieza que no es el que gestiona la excepción, sino que se ejecutará en cualquier caso, tanto cuando la excepción ha ocurrido en el código que la precede, como cuando esto no ha sucedido.

Python usa el modelo de gestión de errores de «terminación» (»termination»): un gestor de excepción puede descubrir qué sucedió y continuar la ejecución en un nivel exterior, pero no puede reparar la causa del error y reintentar la operación que ha fallado (excepto que se reingrese al trozo de código fallido desde su inicio).

Cuando una excepción no está gestionada en absoluto, el intérprete termina la ejecución del programa, o retorna a su bucle principal interactivo. En cualquier caso, imprime un seguimiento de pila, excepto cuando la excepción es `SystemExit`.

Las excepciones se identifican mediante instancias de clase. La cláusula `except` se selecciona en función de la clase de la instancia: debe hacer referencia a la clase de la instancia o a un non-virtual base class de la misma. La instancia puede ser recibida por el manejador y puede llevar información adicional sobre la condición excepcional.

Nota

Los mensajes de excepción no forman parte de la API Python. Su contenido puede cambiar entre una versión de Python y la siguiente sin ningún tipo de advertencia; el código que corre bajo múltiples versiones del intérprete no debería basarse en estos mensajes.

Mira también la descripción de la declaración `try` en la sección La sentencia try, y la declaración `raise` en la sección La declaración raise.

## 4.4. Runtime Components

### 4.4.1. General Computing Model

Python’s execution model does not operate in a vacuum. It runs on a host machine and through that host’s runtime environment, including its operating system (OS), if there is one. When a program runs, the conceptual layers of how it runs on the host look something like this:

> host machine
> process (global resources)
> thread (runs machine code)

Each process represents a program running on the host. Think of each process itself as the data part of its program. Think of the process” threads as the execution part of the program. This distinction will be important to understand the conceptual Python runtime.

The process, as the data part, is the execution context in which the program runs. It mostly consists of the set of resources assigned to the program by the host, including memory, signals, file handles, sockets, and environment variables.

Processes are isolated and independent from one another. (The same is true for hosts.) The host manages the process” access to its assigned resources, in addition to coordinating between processes.

Each thread represents the actual execution of the program’s machine code, running relative to the resources assigned to the program’s process. It’s strictly up to the host how and when that execution takes place.

From the point of view of Python, a program always starts with exactly one thread. However, the program may grow to run in multiple simultaneous threads. Not all hosts support multiple threads per process, but most do. Unlike processes, threads in a process are not isolated and independent from one another. Specifically, all threads in a process share all of the process” resources.

The fundamental point of threads is that each one does run independently, at the same time as the others. That may be only conceptually at the same time («concurrently») or physically («in parallel»). Either way, the threads effectively run at a non-synchronized rate.

Nota

That non-synchronized rate means none of the process” memory is guaranteed to stay consistent for the code running in any given thread. Thus multi-threaded programs must take care to coordinate access to intentionally shared resources. Likewise, they must take care to be absolutely diligent about not accessing any other resources in multiple threads; otherwise two threads running at the same time might accidentally interfere with each other’s use of some shared data. All this is true for both Python programs and the Python runtime.

The cost of this broad, unstructured requirement is the tradeoff for the kind of raw concurrency that threads provide. The alternative to the required discipline generally means dealing with non-deterministic bugs and data corruption.

### 4.4.2. Python Runtime Model

The same conceptual layers apply to each Python program, with some extra data layers specific to Python:

> host machine
> process (global resources)
> Python global runtime (state)
> Python interpreter (state)
> thread (runs Python bytecode and «C-API»)
> Python thread state

At the conceptual level: when a Python program starts, it looks exactly like that diagram, with one of each. The runtime may grow to include multiple interpreters, and each interpreter may grow to include multiple thread states.

Nota

A Python implementation won’t necessarily implement the runtime layers distinctly or even concretely. The only exception is places where distinct layers are directly specified or exposed to users, like through the `threading` module.

Nota

The initial interpreter is typically called the «main» interpreter. Some Python implementations, like CPython, assign special roles to the main interpreter.

Likewise, the host thread where the runtime was initialized is known as the «main» thread. It may be different from the process” initial thread, though they are often the same. In some cases «main thread» may be even more specific and refer to the initial thread state. A Python runtime might assign specific responsibilities to the main thread, such as handling signals.

As a whole, the Python runtime consists of the global runtime state, interpreters, and thread states. The runtime ensures all that state stays consistent over its lifetime, particularly when used with multiple host threads.

The global runtime, at the conceptual level, is just a set of interpreters. While those interpreters are otherwise isolated and independent from one another, they may share some data or other resources. The runtime is responsible for managing these global resources safely. The actual nature and management of these resources is implementation-specific. Ultimately, the external utility of the global runtime is limited to managing interpreters.

In contrast, an «interpreter» is conceptually what we would normally think of as the (full-featured) «Python runtime». When machine code executing in a host thread interacts with the Python runtime, it calls into Python in the context of a specific interpreter.

Nota

The term «interpreter» here is not the same as the «bytecode interpreter», which is what regularly runs in threads, executing compiled Python code.

In an ideal world, «Python runtime» would refer to what we currently call «interpreter». However, it’s been called «interpreter» at least since introduced in 1997 (CPython:a027efa5b).

Each interpreter completely encapsulates all of the non-process-global, non-thread-specific state needed for the Python runtime to work. Notably, the interpreter’s state persists between uses. It includes fundamental data like `sys.modules`. The runtime ensures multiple threads using the same interpreter will safely share it between them.

A Python implementation may support using multiple interpreters at the same time in the same process. They are independent and isolated from one another. For example, each interpreter has its own `sys.modules`.

For thread-specific runtime state, each interpreter has a set of thread states, which it manages, in the same way the global runtime contains a set of interpreters. It can have thread states for as many host threads as it needs. It may even have multiple thread states for the same host thread, though that isn’t as common.

Each thread state, conceptually, has all the thread-specific runtime data an interpreter needs to operate in one host thread. The thread state includes the current raised exception and the thread’s Python call stack. It may include other thread-specific resources.

Nota

The term «Python thread» can sometimes refer to a thread state, but normally it means a thread created using the `threading` module.

Each thread state, over its lifetime, is always tied to exactly one interpreter and exactly one host thread. It will only ever be used in that thread and with that interpreter.

Multiple thread states may be tied to the same host thread, whether for different interpreters or even the same interpreter. However, for any given host thread, only one of the thread states tied to it can be used by the thread at a time.

Thread states are isolated and independent from one another and don’t share any data, except for possibly sharing an interpreter and objects or other resources belonging to that interpreter.

Once a program is running, new Python threads can be created using the `threading` module (on platforms and Python implementations that support threads). Additional processes can be created using the `os`, `subprocess`, and `multiprocessing` modules. Interpreters can be created and used with the `interpreters` module. Coroutines (async) can be run using `asyncio` in each interpreter, typically only in a single thread (often the main thread).

Notas al pie

[1]

Esta limitación se da porque el código ejecutado por estas operaciones no está disponible en el momento en que se compila el módulo.