位置: 编程技术 - 正文
推荐整理分享Python中的with语句与上下文管理器学习总结(python with 用法),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
文章相关热门搜索词:python 中with,python3 with语句,python中with用法,python3 with语句,python中的with语句菜鸟,python 中with,python中的with语句,python中的with语句,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!
0、关于上下文管理器上下文管理器是可以在with语句中使用,拥有__enter__和__exit__方法的对象。
相当于以下情况的简化:
换言之,PEP 中定义的上下文管理器协议允许将无聊的try...except...finally结构抽象到一个单独的类中,仅仅留下关注的do_something部分。
__enter__方法首先被调用。它可以返回赋给var的值。as部分是可选的:如果它不出现,enter的返回值简单地被忽略。with语句下的代码被执行。就像try子句,它们或者成功执行到底,或者break,continue或return,或者可以抛出异常。无论哪种情况,该块结束后,__exit__方法被调用。如果抛出异常,异常信息被传递给__exit__,这将在下一章节讨论。通常情况下,异常可被忽略,就像在finally子句中一样,并且将在__exit__结束后重新抛出。比如说我们想确认一个文件在完成写操作之后被立即关闭:
这里我们确保了当with块退出时调用了f.close()。因为关闭文件是非常常见的操作,该支持已经出现在file类之中。它有一个__exit__方法调用close,并且本身可作为上下文管理器。
try...finally常见的用法是释放资源。各种不同的情况实现相似:在__enter__阶段资源被获得,在__exit__阶段释放,如果抛出异常也被传递。正如文件操作,往往这是对象使用后的自然操作,内置支持使之很方便。每一个版本,Python都在更多的地方提供支持。
1、如何使用上下文管理器:
如何打开一个文件,并写入"hello world"
当发生异常时(如磁盘写满),就没有机会执行第5行。当然,我们可以采用try-finally语句块进行包装:
当我们进行复杂的操作时,try-finally语句就会变得丑陋,采用with语句重写:
as指代了从open()函数返回的内容,并把它赋给了新值。with完成了try-finally的任务。
2、自定义上下文管理器
with语句的作用类似于try-finally,提供一种上下文机制。要应用with语句的类,其内部必须提供两个内置函数__enter__和__exit__。前者在主体代码执行前执行,后者在主体代码执行后执行。as后面的变量,是在__enter__函数中返回的。
输出:完备的__exit__函数如下:其中,exc_type:异常类型;exc_value:异常值;exc_tb:异常追踪信息
当__exit__返回True时,异常不传播
3、contextlib模块
contextlib模块的作用是提供更易用的上下文管理器,它是通过Generator实现的。contextlib中的contextmanager作为装饰器来提供一种针对函数级别的上下文管理机制,常用框架如下:
输出为:
其中,yield写入try-finally中是为了保证异常安全(能处理异常)as后的变量的值是由yield返回。yield前面的语句可看作代码块执行前操作,yield之后的操作可以看作在__exit__函数中的操作。
以线程锁为例:
4、contextlib.nested:减少嵌套
对于:
可以通过contextlib.nested进行简化:
在python 2.7及以后,被一种新的语法取代:
5、contextlib.closing()
file类直接支持上下文管理器API,但有些表示打开句柄的对象并不支持,如urllib.urlopen()返回的对象。还有些遗留类,使用close()方法而不支持上下文管理器API。为了确保关闭句柄,需要使用closing()为它创建一个上下文管理器(调用类的close方法)。
输出:
基础的十进制按位运算总结与在Python中的计算示例 与运算&举例:3&5解法:3的二进制补码是,5的是,3&5也就是&,先看百位(其实不是百位,这样做只是便于理解)一个0一个1,根据(1&1=1,1&0=0,0&0=0,0&1=0)
Python中operator模块的操作符使用示例总结 operator模块是python中内置的操作符函数接口,它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的,所以执行速度比python代码快。逻辑操作
详解Python中heapq模块的用法 heapq模块提供了堆算法。heapq是一种子节点和父节点排序的树形数据结构。这个模块提供heap[k]=heap[2*k+1]andheap[k]=heap[2*k+2]。为了比较不存在的元素被人为
标签: python with 用法
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/biancheng/387660.html 转载请保留说明!友情链接: 武汉网站建设