Python进阶With语法

一：起因

（0）Python的基本语法，对于一个学过其他语言的人来说，比较容易；但是要是熟练的应用 和 掌握Python的进阶语法还是有一段路要走的。

（1）With语句代替try……finally语句；yield语法之生成器generator，序列生成器；函数式编程（Map/Reduce/Filter等 ps:这里的Map/Reduce不是Hadoop的MR）

（2）python 常见的易错点  和 MapReduce函数式编程

（3）示例请详见

二：With基本语法

（0）要说With语法，首先讲一讲 上下文管理器

举个例子，你在写Python代码的时候经常将一系列操作放在一个语句块中：

当某条件为真 – 执行这个语句块；当某条件为真 – 循环执行这个语句块；有时候我们需要在当程序在语句块中运行时保持某种状态，并且在离开语句块后结束这种状态。

所以，事实上上下文管理器的任务是 – 代码块执行前准备，代码块执行后收拾。

看代码是最好的学习方式，来看看我们通常是如何打开一个文件并写入”Hello World”？

filename = 'my_file.txt'
mode = 'w' # Mode that allows to write to the file
writer = open(filename, mode)
writer.write('Hello ')
writer.write('World')
writer.close()

1-2行，我们指明文件名以及打开方式(写入)。

第3行，打开文件，4-5行写入“Hello world”，第6行关闭文件。

这样不就行了，为什么还需要上下文管理器？但是我们忽略了一个很小但是很重要的细节：如果我们没有机会到达第6行关闭文件，那会怎样？

举个例子，磁盘已满，因此我们在第4行尝试写入文件时就会抛出异常，而第6行则根本没有机会执行。

当然，我们可以使用try-finally语句块来进行包装：

writer = open(filename, mode)
try:
    writer.write('Hello ')
    writer.write('World')
finally:
    writer.close()

finally语句块中的代码无论try语句块中发生了什么都会执行。因此可以保证文件一定会关闭。这么做有什么问题么？当然没有，但当我们进行一些比写入“Hello world”更复杂的

事情时，try-finally语句就会变得丑陋无比。例如我们要打开两个文件，一个读一个写，两个文件之间进行拷贝操作，那么通过with语句能够保证两者能够同时被关闭。

（1）with 语句的语法格式如下：

 with context_expression [as target(s)]:
        with-body

这里 context_expression 要返回一个上下文管理器对象，该对象并不赋值给 as 子句中的 target(s) ，如果指定了 as 子句的话，会将上下文管理器的 __enter__() 方法的返

回值赋值给 target(s)。target(s) 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“()”）。

（2）Python 对一些内建对象进行改进，加入了对上下文管理器的支持，可以用于 with 语句中，比如可以自动关闭文件、线程锁的自动获取和释放等。假设要对一个文件进行

操作，使用 with 语句可以有如下代码：使用 with 语句操作文件对象 

with open(r'somefileName') as somefile:
        for line in somefile:
            print line
            # ...more code

这里使用了 with 语句，不管在处理文件过程中是否发生异常，都能保证 with 语句执行完毕后已经关闭了打开的文件句柄。

（3）如果使用传统的 try/finally 范式，则要使用类似如下代码：(用于和with的对比)

somefile = open(r'somefileName')
    try:
        for line in somefile:
            print line
            # ...more code
    finally:
        somefile.close()

比较起来，使用 with 语句可以减少编码量。已经加入对上下文管理协议支持的还有模块 threading、decimal 等。

三：实例说明

（1）with 语句的执行过程类似如下代码块：

    context_manager = context_expression
    exit = type(context_manager).__exit__  
    value = type(context_manager).__enter__(context_manager)
    exc = True   # True 表示正常执行，即便有异常也忽略；False 表示重新抛出异常，需要对异常进行处理
    try:
        try:
            target = value  # 如果使用了 as 子句
            with-body     # 执行 with-body
        except:
            # 执行过程中有异常发生
            exc = False
            # 如果 __exit__ 返回 True，则异常被忽略；如果返回 False，则重新抛出异常
            # 由外层代码对异常进行处理
            if not exit(context_manager, *sys.exc_info()):
                raise
    finally:
        # 正常退出，或者通过 statement-body 中的 break/continue/return 语句退出
        # 或者忽略异常退出
        if exc:
            exit(context_manager, None, None, None) 
        # 缺省返回 None，None 在布尔上下文中看做是 False

执行 context_expression，生成上下文管理器 context_manager

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 target(s)

执行语句体 with-body

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)

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

（2）另外python库中还有一个模块contextlib，使你不用构造含有__enter__, __exit__的类就可以使用with：（更加实用了）

>>> from contextlib import contextmanager
>>> from __future__ import with_statement
>>> @contextmanager
... def context():
...     print 'entering the zone'
...     try:
...         yield
...     except Exception, e:
...         print 'with an error %s'%e
...         raise e
...     else:
...         print 'with no error'
...
>>> with context():
...     print '----in context call------'
...
entering the zone
----in context call------
with no error

（3）@property 可以将python定义的函数“当做”属性访问，从而提供更加友好访问方式，但是有时候setter/getter也是需要的

class Parrot:
    def __init__(self):
        self._voltage = 100000

    @property
    def voltage(self):
        """Get the current voltage."""
        return self._voltage

if __name__ == "__main__":
    # instance
    p = Parrot()
    # similarly invoke "getter" via @property
    print p.voltage
    # update, similarly invoke "setter"
    p.voltage = 12