今天就跟大家聊聊有关Python上下文管理器的本质及用法是什么,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
举个例子,你在写Python代码的时候经常将一系列操作放在一个语句块中:
当某条件为真 – 执行这个语句块
当某条件为真 – 循环执行这个语句块
有时候我们需要在当程序在语句块中运行时保持某种状态,并且在离开语句块后结束这种状态。
所以,事实上上下文管理器的任务是 – 代码块执行前准备,代码块执行后收拾。
上下文管理器是在Python2.5加入的功能,它能够让你的代码可读性更强并且错误更少。接下来,让我们来看看该如何使用。
看代码是***的学习方式,来看看我们通常是如何打开一个文件并写入”Hello World”?
filename = 'my_file.txt' mode = 'w' # Mode that allows to write to the file writer = open(filename, mode) writer.write('Hello ') writer.write('World') writer.close()
1-2行,我们指明文件名以及打开方式(写入)。
第3行,打开文件,4-5行写入“Hello world”,第6行关闭文件。
这样不就行了,为什么还需要上下文管理器?但是我们忽略了一个很小但是很重要的细节:如果我们没有机会到达第6行关闭文件,那会怎样?
举个例子,磁盘已满,因此我们在第4行尝试写入文件时就会抛出异常,而第6行则根本没有机会执行。
当然,我们可以使用try-finally语句块来进行包装:
writer = open(filename, mode) try: writer.write('Hello ') writer.write('World') finally: writer.close()
finally语句块中的代码无论try语句块中发生了什么都会执行。因此可以保证文件一定会关闭。这么做有什么问题么?当然没有,但当我们进行一些比写入“Hello world”更复杂的事情时,try-finally语句就会变得丑陋无比。例如我们要打开两个文件,一个读一个写,两个文件之间进行拷贝操作,那么通过with语句能够保证两者能够同时被关闭。
OK,让我们把事情分解一下:
首先,创建一个名为“writer”的文件变量。
然后,对writer执行一些操作。
***,关闭writer。
这样是不是优雅多了?
with open(filename, mode) as writer: writer.write('Hello ') writer.write('World')
让我们深入一点,“with”是一个新关键词,并且总是伴随着上下文管理器出现。“open(filename, mode)”曾经在之前的代码中出现。“as”是另一个关键词,它指代了从“open”函数返回的内容,并且把它赋值给了一个新的变量。“writer”是一个新的变量名。
2-3行,缩进开启一个新的代码块。在这个代码块中,我们能够对writer做任意操作。这样我们就使用了“open”上下文管理器,它保证我们的代码既优雅又安全。它出色的完成了try-finally的任务。
open函数既能够当做一个简单的函数使用,又能够作为上下文管理器。这是因为open函数返回了一个文件类型(file type)变量,而这个文件类型实现了我们之前用到的write方法,但是想要作为上下文管理器还必须实现一些特殊的方法,我会在接下来的小节中介绍。
让我们来写一个“open”上下文管理器。
要实现上下文管理器,必须实现两个方法 – 一个负责进入语句块的准备操作,另一个负责离开语句块的善后操作。同时,我们需要两个参数:文件名和打开方式。
Python类包含两个特殊的方法,分别名为:__enter__以及__exit__(双下划线作为前缀及后缀)。
当一个对象被用作上下文管理器时:
__enter__ 方法将在进入代码块前被调用。
__exit__ 方法则在离开代码块之后被调用(即使在代码块中遇到了异常)。
下面是上下文管理器的一个例子,它分别进入和离开代码块时进行打印。
class PypixContextManagerDemo: def __enter__(self): print 'Entering the block' def __exit__(self, *unused): print 'Exiting the block' with PypixContextManagerDemo(): print 'In the block' #Output: #Entering the block #In the block #Exiting the block
注意一些东西:
没有传递任何参数。
在此没有使用“as”关键词。
稍后我们将讨论__exit__方法的参数设置。
我们如何给一个类传递参数?其实在任何类中,都可以使用__init__方法,在此我们将重写它以接收两个必要参数(filename, mode)。
当我们进入语句块时,将会使用open函数,正如***个例子中那样。而当我们离开语句块时,将关闭一切在__enter__函数中打开的东西。
以下是我们的代码:
class PypixOpen: def __init__(self, filename, mode): self.filename = filename self.mode = mode def __enter__(self): self.openedFile = open(self.filename, self.mode) return self.openedFile def __exit__(self, *unused): self.openedFile.close() with PypixOpen(filename, mode) as writer: writer.write("Hello World from our new Context Manager!")
来看看有哪些变化:
3-5行,通过__init__接收了两个参数。
7-9行,打开文件并返回。
12行,当离开语句块时关闭文件。
14-15行,模仿open使用我们自己的上下文管理器。
除此之外,还有一些需要强调的事情:
我们完全忽视了语句块内部可能出现的问题。
如果语句块内部发生了异常,__exit__方法将被调用,而异常将会被重新抛出(re-raised)。当处理文件写入操作时,大部分时间你肯定不希望隐藏这些异常,所以这是可以的。而对于不希望重新抛出的异常,我们可以让__exit__方法简单的返回True来忽略语句块中发生的所有异常(大部分情况下这都不是明智之举)。
我们可以在异常发生时了解到更多详细的信息,完备的__exit__函数签名应该是这样的:
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb)
这样__exit__函数就能够拿到关于异常的所有信息(异常类型,异常值以及异常追踪信息),这些信息将帮助异常处理操作。在这里我将不会详细讨论异常处理该如何写,以下是一个示例,只负责抛出SyntaxErrors异常。
class RaiseOnlyIfSyntaxError: def __enter__(self): pass def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): return SyntaxError != exc_type
contextlib是一个Python模块,作用是提供更易用的上下文管理器。
假设我们有一个创建数据库函数,它将返回一个数据库对象,并且在使用完之后关闭相关资源(数据库连接会话等)
我们可以像以往那样处理或是通过上下文管理器:
with contextlib.closing(CreateDatabase()) as database: database.query()
contextlib.closing方法将在语句块结束后调用数据库的关闭方法。
另一个很cool的特性能够有效地帮助我们减少嵌套:
假设我们有两个文件,一个读一个写,需要进行拷贝。
以下是不提倡的:
with open('toReadFile', 'r') as reader: with open('toWriteFile', 'w') as writer: writer.writer(reader.read())
可以通过contextlib.nested进行简化:
with contextlib.nested(open('fileToRead.txt', 'r'), open('fileToWrite.txt', 'w')) as (reader, writer): writer.write(reader.read())
在Python2.7中这种写法被一种新语法取代:
with open('fileToRead.txt', 'r') as reader, \ open('fileToWrite.txt', 'w') as writer: writer.write(reader.read())
对于Python高级玩家来说,任何能够被yield关键词分割成两部分的函数,都能够通过装饰器装饰的上下文管理器来实现。任何在yield之前的内容都可以看做在代码块执行前的操作,而任何yield之后的操作都可以放在exit函数中。
这里我举一个线程锁的例子:
锁机制保证两段代码在同时执行时不会互相干扰。例如我们有两块并行执行的代码同时写一个文件,那我们将得到一个混合两份输入的错误文件。但如果我们能有一个锁,任何想要写文件的代码都必须首先获得这个锁,那么事情就好办了。如果你想了解更多关于并发编程的内容,请参阅相关文献。
下面是线程安全写函数的例子:
import threading lock = threading.Lock() def safeWriteToFile(openedFile, content): lock.acquire() openedFile.write(content) lock.release()
接下来,让我们用上下文管理器来实现,回想之前关于yield和contextlib的分析:
@contextlib.contextmanager def loudLock(): print 'Locking' lock.acquire() yield print 'Releasing' lock.release() with loudLock(): print 'Lock is locked: %s' % lock.locked() print 'Doing something that needs locking' #Output: #Locking #Lock is locked: True #Doing something that needs locking #Releasing
特别注意,这不是异常安全(exception safe)的写法。如果你想保证异常安全,请对yield使用try语句。幸运的是threading。lock已经是一个上下文管理器了,所以我们只需要简单地:
@contextlib.contextmanager def loudLock(): print 'Locking' with lock: yield print 'Releasing'
因为threading.lock在异常发生时会通过__exit__函数返回False,这将在yield被调用是被重新抛出。这种情况下锁将被释放,但对于“print ‘Releasing’”的调用则不会被执行,除非我们重写try-finally。
如果你希望在上下文管理器中使用“as”关键字,那么就用yield返回你需要的值,它将通过as关键字赋值给新的变量。
看完上述内容,你们对Python上下文管理器的本质及用法是什么有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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