在看Dive Into Python中有关描述文件读写那章节的时候,看到了有关with的用法,查阅下相关资料,记录下来,以备后用。
官方的reference上有关with statement是这样说的,With申明把由context manager定义的方法的执行块包装起来。这样可以把try...except...finally的使用模式封装起来已被之后方便重用。
官方的定义如下:
1 with_stmt ::= "with" with_item ("," with_item)* ":" suite 2 with_item ::= expression ["as" target]
只有一个"item"的with申明的执行过程如下:
如果程序组中由于异常退出了,并且__exit__()的返回值为假,那么该异常重新引发。假如返回值为真,那么忽略该异常,继续执行With申明之后的程序。
如果程序组中并非由于异常退出,忽略__exit__()的返回值,该干嘛干嘛。
多个目标(with_item)在with申明中的情况,内容管理器(context manager)将其看做多个with申明嵌套。例子如下:
1 with A() as a, B() as b: 2 suite
同于:
1 with A() as a: 2 with B() as b: 3 suite
以上是With申明具体的内部执行过程,可以看出,其中最核心是内容管理器(context manager),所以我又查阅了有关with申明的内容管理器(with statment context managers)的相关内容。
Context Manager主要是用来管理在with申明中定义的运行时内容(runtime context),也可以说是一种环境,一个状态。 该管理器实现了两个方法,一个是__enter__()方法,一个是__exit__()方法。
__enter__()方法主要是进入运行时内容(runtime context)并返回与之相对应的对象。 该方法的返回值的会绑定到使用该context Manager的with申明AS标识符之后的内容。举个例子:
1 with open(r'D:/test.txt', 'r', encoding='utf-8') as a_file: 2 process(a_file)
该内容管理器(context manager)中的__enter__()方法返回的是一个文件对象,该对象赋值给了a_file。
在举个例子,浮点型数据运算时需要设定一个计算环境(contexts),该环境可以设定精度,进位的规则,决定哪些中情况视为异常,限制指数范围等等。可以使用getcontext()和setcontext()方法来实现,也可以用localcontext() 和with申明结合的方法来实现。
1 from decimal import localcontext 2 3 with localcontext() as ctx: 4 ctx.prec = 42 # Perform a high precision calculation 5 s = calculate_something() 6 s = +s # Round the final result back to the default precision
__exit__(exc_type, exc_val, exc_tb)方法就是退出这个运行时内容或环境(runtime context)并返回一个布尔值的变量来确定是否忽略中途出现的异常情况。如果中途在with申明中的执行体中出现了什么问题。就会把对应的异常类型,值以及回溯信息传给该方法,没有异常就传入None。如果有异常传入并且布尔值为真就忽略该异常,如果有异常传入但布尔值为假就像正常一样抛出异常。内容管理器的好处就如之前所说一样就是把try...except...finally的使用模式封装起来已被之后方便重用。
有关contextlib的内容将之后更新。