详解Python with/as使用说明

with/as

使用open打开过文件的对with/as都已经非常熟悉，其实with/as是对try/finally的一种替代方案。

当某个对象支持一种称为"环境管理协议"的协议时，就会通过环境管理器来自动执行某些善后清理工作，就像finally一样：不管中途是否发生异常，最终都会执行某些清理操作。

用法：

with expression [as var]:
 with_block_code

当expression返回的对象是支持环境管理协议的时候，就可以使用with。as var是可选的，如果不使用as var，expression返回对象将被丢弃，如果使用as var，就会将expression的返回对象赋值给变量var。

整个流程大致如下：先评估expression，如果支持环境管理协议，然后开始with/as语句块结构，当准备退出with语句块的时候，将执行对象中定义的善后操作。工作机制的细节见下文。

例如，open()返回的文件对象是支持环境管理协议的，所以可以用with/as来安全地打开文件：

with open(r'd:\a\b\c\a.log') as logfile:
 for line in logfile:
  print(line)
  ...more code here...

整个过程是先open()，然后with/as，输出每一行后将要退出with语句块的时候，环境管理器根据文件对象中定义的操作关闭文件。

它实际上等价于：

myfile = open(r'd:\a\b\c\a.log')
try:
 for line in myfile:
  print(line)
  ...more code here...
finally:
 myfile.close()

虽然在文件不被引用之后，垃圾回收器会自动回收这个文件对象，但是垃圾回收器的回收操作是有等待时间的。换句话说，如果不使用with/as打开文件，也不显示close()关闭文件，那么这个文件很可能会在用完之后保持空闲一段时间，然后才被垃圾回收器回收。

with/as不仅用于文件打开/关闭，锁操作也支持环境管理协议，也就是说，在有需要的时候会自动释放锁资源。

嵌套多个环境管理器

在python 3.1之后，with as支持多个环境管理器，使用逗号隔开即可。

with A() as a, B() as b:
 ...statements...

它等价于嵌套的with：

with A() as a:
 with B() as b:
  ...statements...

多环境管理器管理的多个对象会在with语句块中出现异常的时候，或者执行完with语句块的时候全部自动被清理(例如文件关闭操作)。

例如，打开两个文件，将它们的内容通过zip()合并在一起，并且同时关闭它们：

with open('a.file') as f1, open('b.file') as f2:
 for pair in zi[(f1, f2):
  print(pair)

自定义环境管理器

无论是文件还是锁，都是别人已经写好了环境管理器的对象。我们自己也可以写环境管理器，让它可以使用with/as，这实际上属于运算符重载的范畴。

要写自己的环境管理器，先了解with/as的工作机制的细节：

  1. 先评估expression，评估的返回结果是一个对象，这个对象要具有 __enter__ 和 __exit__ 方法，返回的对象称为"环境管理器"
  2. 然后调用环境管理器的 __enter__ 方法。 __enter__ 方法的返回值赋值给 as 指定的变量，或者直接丢弃(没有使用as)
  3. 然后执行with语句块中的内容
  4. 如果执行with语句块中的内容时抛出了异常，将调用 __exit__(type,value,traceback) 方法，其中这3个和异常相关的参数来源于 sys.exc_info 。如果 __exit__ 返回值为False，则会自动重新抛异常以便传播异常，否则异常被认为合理处理
  5. 如果with语句块中的内容没有抛异常，则直接调用 __exit__(None,None,None) ，即这三个参数都传递为None值

看一个简单的示例：

class TraceBlock:
 def message(self, arg):
  print('running ' + arg)

 def __enter__(self):
  print('starting with block')
  return self

 def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_tb):
  if exc_type is None:
   print('exited normally\n')
  else:
   print('raise an exception! ' + str(exc_type))
   return False

上面的 __enter__ 方法返回的对象会赋值给as关键字指定的变量，在这个示例中即将对象自身返回。如果有需求，可以返回其它对象。

上面的 __exit__ 中，如果异常的类型为None，说明with语句块中的语句执行过程没有抛异常，正常结束即可。但是如果有异常，则要求返回False，实际上上面的 return False 可以去掉，因为函数没有return时默认返回None，它的布尔值代表的就时False。

测试下：

with TraceBlock() as action:
 action.message("test 1")
 print("reached")

print('-' * 20, "\n")

with TraceBlock() as action:
 action.message("test 2")
 raise TypeError
 print("not reached")

结果如下：

starting with block
running test 1
reached
exited normally

--------------------

starting with block
running test 2
raise an exception! <class 'TypeError'>
Traceback (most recent call last):
  File "g:/pycode/list.py", line 23, in <module>
    raise TypeError
TypeError

定义环境管理器不是件简单的事。一般来说，如果不是很复杂的需求，直接使用try/finally来定义相关操作即可。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python ValueError: invalid literal for int() with base 10 实用解决方法

    今天在写爬虫程序的时候由于要翻页,做除法分页的时候出现了 复制代码 代码如下: totalCount = '100' totalPage = int(totalCount)/20 ValueError: invalid literal for int() with base 10的错误 网上同样的错误有人建议用round(float("1.0″)),但是解决不了我这个问题,round(float("1.0″))是用于解决浮点数转换为整形数的, 而我这个则是因为原字符串转换为整形后做除法

  • 在python中使用with打开多个文件的方法

    虽然初恋是java, 可是最近是越来越喜欢python, 所以决定追根溯源好好了解下python的原理,架构等等．小脑袋瓜不太好使,只能记录下慢慢进步吧 使用with打开文件的好处不多说,这里记录一下如果要打开多个文件,该怎么书写简捷的代码. 场景是同时打开三个文件,文件行数一样,程序实现每个文件依次读取一行,同时输出. 首先来一种比较容易想到的写法,如下一样嵌套: with open('file1') as f1: with open('file2') as f2: with open('fi

  • 简单介绍Python中的try和finally和with方法

    用 Python 做一件很平常的事情: 打开文件, 逐行读入, 最后关掉文件; 进一步的需求是, 这也许是程序中一个可选的功能, 如果有任何问题, 比如文件无法打开, 或是读取出错, 那么在函数内需要捕获所有异常, 输出一行警告并退出. 代码可能一开始看起来是这样的 def read_file(): try: f = open('yui', 'r') print ''.join(f.readlines()) except: print 'error occurs while reading fi

  • Python 中的with关键字使用详解

    在 Python 2.5 中, with 关键字被加入.它将常用的 try ... except ... finally ... 模式很方便的被复用.看一个最经典的例子: with open('file.txt') as f: content = f.read() 在这段代码中,无论 with 中的代码块在执行的过程中发生任何情况,文件最终都会被关闭.如果代码块在执行的过程中发生了一个异常,那么在这个异常被抛出前,程序会先将被打开的文件关闭. 再看另外一个例子. 在发起一个数据库事务请求的时候,

  • python语言中with as的用法使用详解

    With语句是什么? 有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作.对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式.一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄. 如果不用with语句,代码如下: file = open("/tmp/foo.txt") data = file.read() file.close() 这里有两个问题.一是可能忘记关闭文件句柄:二是文件读取数据发生异常,没有进行任何处理.下面是处理异常的加强版本

  • Python with用法：自动关闭文件进程

    实际上,Python 提供了 with 语句来管理资源关闭.比如可以把打开的文件放在 with 语句中,这样 with 语句就会帮我们自动关闭文件. with 语句的语法格式如下: with context expression [as target(s)]: with 代码块 在上面的语法格式中,context_expression 用于创建可自动关闭的资源. 例如,程序使用 with 语句来读取文件: import codecs # 使用with语句打开文件,该语句会负责关闭文件 with

  • Python 的 with 语句详解

    一.简介 with是从Python 2.5 引入的一个新的语法,更准确的说,是一种上下文的管理协议,用于简化try-except-finally的处理流程.with通过__enter__方法初始化,然后在__exit__中做善后以及处理异常.对于一些需要预先设置,事后要清理的一些任务,with提供了一种非常方便的表达. with的基本语法如下,EXPR是一个任意表达式,VAR是一个单一的变量(可以是tuple),"as VAR"是可选的. 复制代码 代码如下: with EXPR as

  • 详解Python with/as使用说明

    with/as 使用open打开过文件的对with/as都已经非常熟悉,其实with/as是对try/finally的一种替代方案. 当某个对象支持一种称为"环境管理协议"的协议时,就会通过环境管理器来自动执行某些善后清理工作,就像finally一样:不管中途是否发生异常,最终都会执行某些清理操作. 用法: with expression [as var]: with_block_code 当expression返回的对象是支持环境管理协议的时候,就可以使用with.as var是可选

  • 详解python里使用正则表达式的分组命名方式

    详解python里使用正则表达式的分组命名方式 分组匹配的模式,可以通过groups()来全部访问匹配的元组,也可以通过group()函数来按分组方式来访问,但是这里只能通过数字索引来访问,如果某一天产品经理需要修改需求,让你在它们之中添加一个分组,这样一来,就会导致匹配的数组的索引的变化,作为开发人员的你,必须得一行一行代码地修改.因此聪明的开发人员又想到一个好方法,把这些分组进行命名,只需要对名称进行访问分组,不通过索引来访问了,就可以避免这个问题.那么怎么样来命名呢?可以采用(?P<nam

  • 详解Python实现多进程异步事件驱动引擎

    详解Python实现多进程异步事件驱动引擎

    本文介绍了详解Python实现多进程异步事件驱动引擎,分享给大家,具体如下: 多进程异步事件驱动逻辑 逻辑 code # -*- coding: utf-8 -*- ''' author: Jimmy contact: 234390130@qq.com file: eventEngine.py time: 2017/8/25 上午10:06 description: 多进程异步事件驱动引擎 ''' __author__ = 'Jimmy' from multiprocessing import

  • 详解Python import方法引入模块的实例

    详解Python import方法引入模块的实例 在Python用import或者from-import或者from-import-as-来导入相应的模块,作用和使用方法与C语言的include头文件类似.其实就是引入某些成熟的函数库和成熟的方法,避免重复造轮子,提高开发速度. python的import方法可以引入系统的模块,也可以引入我们自己写好的共用模块,这点和PHP非常相似,但是它们的具体细节还不是很一样.因为php是在引入的时候指明引入文件的具体路径,而python中不能够写文件路径进

  • 详解python中executemany和序列的使用方法

    详解python中executemany和序列的使用方法 一 代码 import sqlite3 persons=[ ("Jim","Green"), ("Hu","jie") ] conn=sqlite3.connect(":memory:") conn.execute("CREATE TABLE person(firstname,lastname)") conn.executeman

  • 详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize

    详解Python 序列化Serialize 和 反序列化Deserialize 序列化 (serialization) 序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程.与序列化相对的是反序列化, 它将流转换为对象.这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据. 序列化和反序列化的目的 1.以某种存储形式使自定义对象持久化: 2.将对象从一个地方传递到另一个地方. 3.使程序更具维护性 序列化   由于存在于内存中的对象都是暂时的,无法长期驻存,为了把对象的状态保持下来,这时需要把对象写入到磁盘

  • 详解python里使用正则表达式的全匹配功能

    详解python里使用正则表达式的全匹配功能 python中很多匹配,比如搜索任意位置的search()函数,搜索边界的match()函数,现在还需要学习一个全匹配函数,就是搜索的字符与内容全部匹配,它就是fullmatch()函数. 例子如下: #python 3.6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # import re text = 'This is some text -- with punctua

  • 详解python实现读取邮件数据并下载附件的实例

    详解python实现读取邮件数据并下载附件的实例

    详解python实现读取邮件数据并下载附件的实例 实现结果图: 实现代码: #!/usr/bin/python2.7 # _*_ coding: utf-8 _*_ """ @Author: MarkLiu """ import poplib import email from email.parser import Parser from email.header import decode_header from email.utils im

  • 详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例

    详解Python 模拟实现生产者消费者模式的实例 散仙使用python3.4模拟实现的一个生产者与消费者的例子,用到的知识有线程,队列,循环等,源码如下: Python代码 import queue import time import threading import random q=queue.Queue(5) #生产者 def pr(): name=threading.current_thread().getName() print(name+"线程启动......") for

  • 详解 Python 读写XML文件的实例

    详解 Python 读写XML文件的实例

    详解 Python 读写XML文件的实例 Python 生成XML文件 from xml.dom import minidom # 生成XML文件方式 def generateXml(): impl = minidom.getDOMImplementation() # 创建一个xml dom # 三个参数分别对应为 :namespaceURI, qualifiedName, doctype doc = impl.createDocument(None, None, None) # 创建根元素 r

随机推荐