python中with用法及原理
资源的管理在程序的设计上是一个很常见的问题,例如管理档案,开启的网络socket与各种锁定(locks)等.最主要的问题在于我们必须确保这些开启的资源在使用之后能够关闭(或释放),若忘记关闭这些资源,就会造成程序执行上的效能问题,严重的还会导致错误.除了关闭之外,一些特殊的资源上的管理要求在使用完毕后,还需要进行后续的清理工作,这些也是在资源管理上注意的.
python语言则提供了这么一种机制的语法操作,就是with.利用with,python的程序可以自动进行资源的建立,清理和回收动作,让程序设计者可以更加方便的使用各种资源.
若不使用with语句,代码如下:
- file = open("filename")
- data = file.read()
- file.close
但是以上代码存在两个问题:
- 一是可能忘记关闭文件的句柄
- 二是文件读取数据时若发生异常,造成程式提早离开,打开的资源就无法关闭
所以较好的程序写法是下面的加强版本,try...,finally...
- try:
- # 打开文件
- f = open("filename")
- except:
- print('fail to open')
- exit(-1)
- try:
- do something
- except:
- do something
- finally:
- f.close()
这种方法虽然代码运行良好,但是缺点就是过于冗长,切try与finally之间需要手动写入代码,不是很方便,也容易忘记.
这种情况下,我们就可以使用with的这种写法:
- # 以with打开文档,并写入Hello, python!
- with open("filename", 'w') as f:
- f.write('Hello, python!')
with如何工作?
- 紧跟with后面的语句被求值后,返回对象的'__enter__()'方法被调用,这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量.
- 当with后面的代码块全部执行完之后,将被调用前面返回对象的__exit__()方法.
代码示例1:
- #/usr/bin/python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- # 自定义 Context Manager
- class File(object):
- def __init__(self, filename, mode):
- # 设定文本名与打开方式
- self.filename = filename
- self.mode = mode
- # 资源配置
- def __enter__(self):
- print("打开文本:" + self.filename)
- self.open_file = open(self.filename, self.mode)
- return self.open_file
- # 资源回收(关闭文本)
- def __exit__(self, type, value, trace):
- print("关闭文本:" + self.filename)
- self.open_file.close()
使用方式:
- with file open("filename", 'w') as f:
- print("写入文本...")
- f.write("Hello, world!")
- 打开文本:filename
- 写入文本...
- 关闭文本:filename
代码示例2:
- #!/usr/bin/env python3
- class Sample:
- def __enter__(self):
- print("In __enter__()")
- return "Foo"
- def __exit__(self, type, value, trace):
- print("In __exit__()")
- def get_sample():
- return Sample()
- with get_sample() as sample:
- print("sample:", sample)
运行代码,输出如下:
- In __enter__()
- sample: Foo
- In __exit__()
正如你看到的: 1. __enter__()方法被执行
2. __enter__()方法返回的值 - 这个例子中是”Foo”,赋值给变量’sample’
3. 执行代码块,打印变量”sample”的值为 “Foo”
4. __exit__()方法被调用 with真正强大之处是它可以处理异常。
可能你已经注意到Sample类的 __exit__ 方法有三个参数 val, type 和 trace。 这些参数在异常处理中相当有用。我们来改一下代码,看看具体如何工作的。
- class Sample:
- def __enter__(self):
- return self
- def __exit__(self, type, value, trace):
- print "type:", type
- print "value:", value
- print "trace:", trace
- def do_something(self):
- bar = 1/0
- return bar + 10
- with Sample() as sample:
- sample.do_something()
这个例子中,with后面的get_sample()变成了Sample()。这没有任何关系,只要紧跟with后面的语句所返回的对象有 __enter__() 和 __exit__() 方法即可。此例中,Sample()的 __enter__() 方法返回新创建的Sample对象,并赋值给变量sample。
代码执行后:
- type: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'>
- value: integer division or modulo by zero
- trace: <traceback object at 0x1004a8128>
- Traceback (most recent call last):
- File "./with_example02.py", line 19, in <module>
- sample.do_something()
- File "./with_example02.py", line 15, in do_something
- bar = 1/0
- ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
实际上,在with后面的代码块抛出任何异常时,__exit__() 方法被执行。正如例子所示,异常抛出时,与之关联的type,value和stack trace传给 __exit__() 方法,因此抛出的ZeroDivisionError异常被打印出来了。开发库时,清理资源,关闭文件等等操作,都可以放在 __exit__ 方法当中。
另外,__exit__ 除了用于tear things down,还可以进行异常的监控和处理,注意后几个参数。要跳过一个异常,只需要返回该函数True即可。
下面的样例代码跳过了所有的TypeError,而让其他异常正常抛出。
- def __exit__(self, type, value, traceback):
- return isinstance(value, TypeError)
上文说了 __exit__ 函数可以进行部分异常的处理,如果我们不在这个函数中处理异常,他会正常抛出,这时候我们可以这样写(python 2.7及以上版本,之前的版本参考使用contextlib.nested这个库函数):
- try:
- with open( "a.txt" ) as f :
- do something
- except xxxError:
- do something about exception
总之,with-as表达式极大的简化了每次写finally的工作,这对保持代码的优雅性是有极大帮助的。
如果有多个项,我们可以这么写:
- with open("x.txt") as f1, open('xxx.txt') as f2:
- do something with f1,f2
因此,Python的with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。
python中with用法及原理的更多相关文章
- python中xrange用法分析
本文实例讲述了python中xrange用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 先来看如下示例: >>> x=xrange(0,8) >>> print x xra ...
- python 中@ 的用法【转】
这只是我的个人理解: 在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰,当解释器读到@的这样的修饰符之后,会先解析@后的内容,直接就把@下一行的函数或者类作为@后边的 ...
- Python中flatten用法
Python中flatten用法 原创 2014年04月16日 10:20:02 标签: Python / flatten 22667 一.用在数组 >>> a = [[1,3],[ ...
- 列表[‘hello’ , ‘python’ ,’!’ ] 用多种方法拼接,并输出’hello python !’ 以及join()在python中的用法简介
列表[‘hello’ , ‘python’ ,’!’ ] 用多种方法拼接,并输出’hello python !’ 使用字符串链接的四种方法都可以创建 字符串拼接一共有四种方法,也可以应用到列表的拼接中 ...
- python中“end=”用法
python中“end=”用法:例如print(“#”,end=" \n"),默认换行,print(“#”,end=" ")则在循环中不换行
- python中pkl用法
原文连接:https://www.jianshu.com/p/2ecadebe6d13 python中pkl用法 经常遇到在Python程序运行得到了一些字符串.列表.字典等数据,想要长久的保存下来, ...
- Python中print用法里面% ,"%s 和 % d" 代表的意思
Python 编程 里面% . "%s 和 % d" 代表的意思 %s,表示格化式一个对象为字符 %d,整数 "Hello, %s"%"zhang3& ...
- 详解python中@的用法
python中@的用法 @是一个装饰器,针对函数,起调用传参的作用. 有修饰和被修饰的区别,‘@function'作为一个装饰器,用来修饰紧跟着的函数(可以是另一个装饰器,也可以是函数定义). 代码1 ...
- python中yield用法
在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何 ...
随机推荐
- route(2018.10.24)
建出最短路图之后\(topsort\)即可. 具体思路: 先用\(dijkstra\)算法在原图中跑出\(1\)号点到\(i\)号节点的最短距离\(dist_1(i)\),将所有边反向后用\(dijk ...
- solr IK分词器
1.把IK文件夹上传到服务器tmp文件夹 2.把需要的jar导入到solr项目中 # cp IKAnalyzer2012FF_u1.jar /usr/local/solr/tomcat/webapps ...
- 世风日下的哗啦啦族I (简单分块模板)
题目链接 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; #define inf 0x7ffffff ...
- 51Nod 1097 拼成最小的数(字符串的排序)
#include <iostream> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <cstdio> ...
- nginx 一些配置
worker_processes 4; #工作进程数 events { #epoll是多路复用IO(I/O Multiplexing)中的一种方式, #仅用于linux2.6以上内核,可以大大提高ng ...
- [題解]TYVJ_2032(搜索/最短路)
搜索:https://www.cnblogs.com/SiriusRen/p/6532506.html?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 來自 SiriusRen 數據範圍小,考慮 ...
- [软件工程基础]2017.10.31 第四次 Scrum 会议
具体事项 项目交接燃尽图 每人工作内容 成员 已完成的工作 计划完成的工作 工作中遇到的困难 游心 #7 掌握 PHP:#6 阅读分析 PhyLab 数据处理相关代码 #10 搭建可用的开发测试环境: ...
- IIS7开启目录浏览功能
IIS7开启目录浏览功能: 在右侧操作中点击启用,并在左侧面板中勾选显示字段.
- Python/WSGI 应用快速入门--转
http://uwsgi-docs-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/WSGIquickstart.html 这个快速入门指南将会向你展示如何部署简单的 WSGI 应用和普 ...
- (转)Linux下清理Cache方法
频繁的文件访问会导致系统的Cache使用量大增, 系统运行缓慢. 1 首先用free 命令查看内存的使用:$ free -m total used fr ...