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Python上下文管理器怎么使用

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这篇文章主要介绍了Python上下文管理器怎么使用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python上下文管理器怎么使用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。即使你没有听说过 Python 的上下文管理器,根据介绍,你也已经知道,它是try/finally块的替代品。它是使用打开文件时常用的语句with来实现的。与try/finally相同,引入此模式是为了保证在块末尾执行某些操作,即使发生异常或程序终止。从表面上看,上下文管理协议只是围绕with代码块的语句。实际上,它包含 2 个特殊的 (dunder) 方法 –__enter____exit__组成,分别有助于启动和停止。当代码中遇到with语句时,将触发__enter__方法并将其返回值放入as限定符后面的变量中。with块体执行完毕后,调用__exit__方法进行停止——完成finally块的作用。上面的代码显示了使用try/finally的版本和使用with语句来实现简单的计时器的更优雅的版本。如上所述,实现这样的上下文管理器需要__enter____exit__,但是我们将如何创建它们呢?我们看一下这个Timer类的代码:此代码片段显示了实现__enter____exit__方法的Timer类。__enter__方法仅启动计时器并返回selfself将在with ....中作为some_var赋值, with语句体完成后,将使用 3 个参数调用__exit__方法 – 异常类型、异常值和回溯。如果with语句正文中一切顺利,则这些都等于None。如果引发异常,这些将填充异常数据,我们可以在__exit__方法中处理这些数据。在这种情况下,我们省略了异常处理,只是停止计时器并计算经过的时间,并将其存储在上下文管理器的属性中。我们已经在这里看到了with语句的实现和示例用法,但是为了更直观地了解实际发生的情况,让我们看看如何在没有 Python 语法糖的情况下调用这些特殊方法:现在我们已经确定了什么是上下文管理器,它是如何工作的以及如何实现它,让我们看看使用它的好处——只是为了有更多的动力从try/finally切换到with语句。第一个好处是整个启动和停止都在上下文管理器对象的控制下进行。这可以防止错误并减少样板代码,从而使 API 更安全、更易于使用。使用它的另一个原因是with块突出了关键部分并鼓励你减少该部分中的代码量,这通常也是一个好习惯。最后——最后但并非最不重要的一点——它是一个很好的重构工具,它可以将常见的启动和停止代码分解出来,并将其移动到一个位置——即__enter____exit__方法。话虽如此,我希望我能说服你开始使用上下文管理器,而不是try/finally,即使你以前没有使用过它们。那么,现在让我们看看一些很酷且有用的上下文管理器,你应该开始将它们包含在你的代码中!在上一节中,我们探讨了如何使用__enter____exit__方法实现上下文管理器。这很简单,但我们可以使用contextlib,更具体地说,使用@contextmanager,使其更简单。@contextmanager是一个装饰器,可用于编写自包含的上下文管理函数。因此,我们不需要创建整个类并实现__enter____exit__方法,我们只需要创建一个生成器:此代码段实现了与上一节中的Timer类非常相似的上下文管理器。然而,这一次,我们需要的代码要少得多。这段代码分为两个部分,一部分是在yield之前,另一部分是yield之后。yield之前的代码承担了__enter__方法的工作,而yield本身是__enter__方法的return语句。yield之后的都是__exit__方法的一部分。正如你在上面看到的,像这样使用单个函数创建上下文管理器需要使用使用try/finally语句,因为如果在语句withy体中发生异常,它将在yield行被引发,我们需要在对应于__exit__方法的finally块中处理它。正如我已经提到的,这可以用于自包含的上下文管理器。但是,它不适合需要成为对象一部分的上下文管理器,例如连接或锁。尽管使用单个函数构建上下文管理器会迫使你使用try/finally,并且只能用于更简单的用例,但在我看来,它仍然是构建更精简的上下文管理器的优雅而实用的选择。现在让我们从理论转向实用且有用的上下文管理器,你可以自己构建它。当需要尝试查找代码中的一些bug时,你可能会首先查看日志以找到问题的根本原因。但是,这些日志可能默认设置为错误警告级别,这可能不足以用于调试。更改整个程序的日志级别应该很容易,但更改特定代码部分的日志级别可能会更复杂 – 不过,这可以通过以下上下文管理器轻松解决:在本文的开头,我们正在使用计时代码块。我们在这里尝试的是将超时设置为with语句包围的块:上面的代码为这个上下文管理器声明了一个名为timeout的类,因为这个任务不能在单个函数中完成。为了能够实现这种超时,我们还需要使用信号-更具体地说是SIGALRM。我们首先使用signal.signal(...)将处理程序设置为SIGALRM,这意味着当内核引发SIGALRM时,将调用处理程序函数。对于这个处理程序函数(_timeout_handler),它所做的只是引发TimeoutError,如果没有及时完成,它将停止with语句体中的执行。处理程序就位后,我们还需要以指定的秒数开始倒计时,这由signal.alarm(self.seconds)完成。对于__exit__方法,如果上下文管理器的主体设法在时间到期之前完成,SIGAL免费云主机、域名RM则将被取消,而signal.alarm(0)和程序可以继续。另一方面 – 如果由于超时而引发信号,那么_timeout_handler将引发TimeoutError,这将__exit__被捕获和抑制,with语句主体将被中断,其余代码可以继续执行。除了上面的上下文管理器,标准库或其他常用库(如request或sqlite3)中已经有很多有用的上下文管理程序。那么,让我们看看我们可以在那里找到什么。如果你正在执行大量数学运算并需要特定的精度,那么你可能会遇到需要临时更改十进制数精度的情况:上面的代码演示了不带和带上下文管理器的选项。第二个选项显然更短,更具可读性。它还考虑了临时上下文,使其不易出错。在使用@contextmanager时,我们已经窥探了contextlib,但我们可以使用更多的东西——作为第一个示例,让我们看看redirect_stdout和redirect redirect_stderr:如果你有一个工具或函数,默认情况下将所有数据输出到stdoutstderr,但你希望它将数据输出到其他地方——例如文件。那么这两个上下文管理器可能非常有用。与前面的示例一样,这大大提高了代码的可读性,并消除了不必要的视觉干扰。contextlib的另一个方便的方法是suppress上下文管理器,它将抑制任何不需要的异常和错误:当然,正确处理异常是更好的,但有时你只需要消除令人讨厌的DeprecationWarning警告,这个上下文管理器至少会使它可读。我将提到的contextlib中的最后一个实际上是我最喜欢的,它叫做closing:此上下文管理器将关闭作为参数传递给它的任何资源(在上面的示例中),即page对象。至于在后台实际发生的情况,上下文管理器实际上只是强制调用页面对象的.close()方法,与使用try/finally选项的方式相同。若你们想让人们使用、阅读或维护你们所写的测试,你们必须让他们可读,易于理解和模仿。mock.patch上下文管理器可以帮助你:使用mock.patch上下文管理器可以让你摆脱不必要的.start().stop()调用,并帮助你定义此特定模拟的明确范围。这个测试的好处是它可以与unittest以及pytest一起使用,即使它是标准库的一部分(因此也是unittest)。说到pytest,让我们也展示一下这个库中至少一个非常有用的上下文管理器:这个例子展示了pytest.raises的非常简单的用法,它断言代码块引发提供的异常。如果没有,则测试失败。这对于测试预期会引发异常或失败的代码路径非常方便。从pytest转到另一个伟大的库——requests。通常,你可能需要在HTTP请求之间保留cookie,需要保持TCP连接活动,或者只想对同一主机执行多个请求。requests提供了一个很好的上下文管理器来帮助应对这些挑战,即管理会话:除了解决上述问题之外,这个上下文管理器还可以帮助提高性能,因为它将重用底层连接,因此避免为每个请求/响应对打开新连接。最后但同样重要的是,还有用于管理SQLite事务的上下文管理器。除了使代码更干净之外,此上下文管理器还提供了在异常情况下回滚更改的能力,以及在with语句体成功完成时自动提交的能力:在本例中,你还可以看到closing上下文管理器的良好使用,它有助于处理不再使用的连接对象,这进一步简化了代码,并确保我们不会让任何连接挂起。关于“Python上下文管理器怎么使用”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“Python上下文管理器怎么使用”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注云技术行业资讯频道。

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