一 、with语句的原理

  • 上下文管理协议(Context Management Protocol):包含方法 __enter__()__exit__(),支持该协议的对象要实现这两个方法。
  • 上下文管理器(Context Manager):支持上下文管理协议的对象,这种对象实现了__enter__()__exit__()方法。上下文管理器定义执行with语句时要建立的运行时上下文,负责执行with语句块上下文中的进入与退出操作。通常使用with语句调用上下文管理器,也可以通过直接调用其方法来使用。

说完上面两个概念,我们再从with语句的常用表达式入手,一段基本的with表达式,其结构是这样的:

 with EXPR as VAR:

     BLOCK

其中EXPR可以是任意表达式;as VAR是可选的。其一般的执行过程是这样的:

  1. 执行EXPR,生成上下文管理器context_manager;
  2. 获取上下文管理器的__exit()__方法,并保存起来用于之后的调用;
  3. 调用上下文管理器的__enter__()方法;如果使用了as子句,则将__enter__()方法的返回值赋值给as子句中的VAR;
  4. 执行BLOCK中的表达式;
  5. 不管是否执行过程中是否发生了异常,执行上下文管理器的__exit__()方法,__exit__()方法负责执行“清理”工作,如释放资源等。如果执行过程中没有出现异常,或者语句体中执行了语句break/continue/return,则以None作为参数调用__exit__(None, None, None);如果执行过程中出现异常,则使用sys.exc_info得到的异常信息为参数调用__exit__(exc_type, exc_value, exc_traceback)
  6. 出现异常时,如果__exit__(type, value, traceback)返回False,则会重新抛出异常,让with之外的语句逻辑来处理异常,这也是通用做法;如果返回True,则忽略异常,不再对异常进行处理。

二、自定义上下文管理器

  Pythonwith语句是提供一个有效的机制,让代码更简练,同时在异常产生时,清理工作更简单。

 # coding = utf-8
# 2019/7/19 Luckyxxt:有趣的事,Python永远不会缺席!
#!/usr/bin/env python class DBManager(object):
def __init__(self):
pass def __enter__(self):
print('__enter__')
return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print('__exit__')
return True def getInstance():
return DBManager() with getInstance() as dbManagerIns:
print('with demo')

  with后面必须跟一个上下文管理器,如果使用了as,则是把上下文管理器的 __enter__() 方法的返回值赋值给 target,target 可以是单个变量,或者由“()”括起来的元组(不能是仅仅由“,”分隔的变量列表,必须加“()”)

代码运行结果如下:

 '''
__enter__
with demo
__exit__ '''

结果分析:当我们使用with的时候,__enter__方法被调用,并且将返回值赋值给as后面的变量,并且在退出with的时候自动执行__exit__方法

 class With_work(object):
def __enter__(self):
"""进入with语句的时候被调用"""
print('enter called')
return "xxt" def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
"""离开with的时候被with调用"""
print('exit called') with With_work() as f:
print(f)
print('hello with')
 '''
enter called
xxt
hello with
exit called '''

三、总结

  自定义上下文管理器来对软件系统中的资源进行管理,比如数据库连接、共享资源的访问控制等。

Python中with用法详解的更多相关文章

  1. Python中enumerate用法详解

    enumerate()是python的内置函数.适用于python2.x和python3.xenumerate在字典上是枚举.列举的意思enumerate参数为可遍历/可迭代的对象(如列表.字符串)e ...

  2. python中threading模块详解(一)

    python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thr ...

  3. python操作redis用法详解

    python操作redis用法详解 转载地址 1.redis连接 redis提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用 ...

  4. python的requests用法详解

    Requests是一个Python语言写的http相关设置或者请求的一个库 安装:pip install Requests或者pip3 install requests 使用的时候要import re ...

  5. AngularJS select中ngOptions用法详解

    AngularJS select中ngOptions用法详解   一.用法 ngOption针对不同类型的数据源有不同的用法,主要体现在数组和对象上. 数组: label for value in a ...

  6. Python中time模块详解

    Python中time模块详解 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括:time,datetime以及calendar.这篇文章,主要讲解time模块. ...

  7. C++中的STL中map用法详解(转)

    原文地址: https://www.cnblogs.com/fnlingnzb-learner/p/5833051.html C++中的STL中map用法详解   Map是STL的一个关联容器,它提供 ...

  8. 第7.19节 Python中的抽象类详解:abstractmethod、abc与真实子类

    第7.19节 Python中的抽象类详解:abstractmethod.abc与真实子类 一.    引言 前面相关的章节已经介绍过,Python中定义某种类型是以实现了该类型对应的协议为标准的,而不 ...

  9. 76.Python中F表达式详解

    F表达式是用来优化ORM操作数据库的. 举个例子:我们做口罩的公司要将所有员工的薪水增加2000元,如果按照正常的流程,应该是先从数据库中提取所有的员工的工资到Python内存中,然后使用Python ...

随机推荐

  1. matplotlib常用操作2

    关于matplotlib学习还是强烈建议常去官方http://matplotlib.org/contents.html里查一查各种用法和toturial等. 下面是jupyter notebook代码 ...

  2. Hashset(不能添加相同的字符进入数组)

    参考: https://ke.qq.com/webcourse/index.html#cid=434021&term_id=100518216&taid=377652179413386 ...

  3. Laya的动画制作,整图动画,序列图动画,时间轴动画,龙骨动画

    参考: Laya动画基础 Egret帧动画工具类 版本:2.1.1.1 序列图动画 白鹭的序列图动画,使用TexureMerger合图,然后使用MovieClip类播放. Laya的话,使用图集打包工 ...

  4. Linux下压力测试命令ab

    ab命令被集成到了httpd服务器中,所以想要使用ab命令需要先安装httpd服务.yum -y install httpd (1).ab命令的使用方法和常用选项 ab [选项] [http[s]:/ ...

  5. python中多层循环的一键退出

    在单层循环的退出中,使用break即能退出,那么多层循环呢?机智的人们使用flag标识符的方式,例如: a=['a',1,2,3,4] b=['b',1,2,3,4] c=['c',1,2,3,4] ...

  6. 《Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation》解读

    旷世18年的CVPR,论文链接:https://arxiv.org/abs/1804.09337 Motivation:针对分割中的“类内不一致”和“类间一致性”的两大问题,设计了结合Smooth n ...

  7. Python使用numpy实现BP神经网络

    Python使用numpy实现BP神经网络 本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x) ...

  8. conda使用报错:ImportError:DLL load failed

    conda安装python环境经常报: ImportError:DLL load failed 将环境变量加入path可以解决: D:\program\anaconda D:\program\anac ...

  9. 基于jsplumb插件制作可拖拽、保存流程图、重绘保存后的流程图总结

    1.重点参考博文 https://blog.csdn.net/j_bean/article/details/78092647 2.关键点总结 1)实现可视区域图形画满后,拖动整个画布的效果 a.最好不 ...

  10. Intellij IDEA Debug 多模块下断点目标源问题

    Ctrl+Alt+S进入Settings,选择Debugger->show alternative source switcher 勾选,开启显示替代源选择器 由于项目工程存放了多个应用模块,包 ...