Démystifier le mot-clé with en Python
我们中的许多人在 Python 代码中一遍又一遍地看到这个代码片段:
with open('Hi.text', 'w') as f: f.write("Hello, there")
但是,我们中的一些人不知道 with 有什么用,以及为什么我们需要在这里使用它。在此阅读中,您将找到关于 with 可解决的几乎所有问题。让我们开始吧!
首先,让我们考虑一下如果不使用 with 关键字我们需要做什么。在这种情况下,我们需要先打开文件并尝试执行 write。不管成功与否,我们最好在最后关闭它,所以我们的代码将如下所示:
f = open('Hi.text', 'w') try: f.write('Hello, there') finally: f.close()
那么,with 关键字有什么用呢?它只是有助于将我们的 try..finally 代码缩短为 with... 的单个语句!这就是 with 语句用法。
那么,它到底是什么?事实上,with 语句本身在 Python 中并没有什么特别之处,它只是 Python 中上下文管理器的一个特性。上下文管理器,引用自 Python 官方文档,是一种让您在需要时准确分配和释放资源的方法,或者简单来说:当您在某些资源上做某事时缩短您的代码片段,这意味着您可以自己定义 with 语句的用法!
我们如何做到这一点?嗯,很简单,你只需要实现两个魔术函数:一个叫做 __enter__,另一个叫做 __exit__。第一种方法是编写一个实现这两个函数的类,如下所示:
class My_file: def __init__(self, fname): self.fname = fname def __enter__(self): self.file = open(self.fname, 'w') return self.file def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_trace_back): if self.file: self.file.close()
在这里,我们创建了一个普通的 Python 类,实现了两个魔术函数。注意这两个函数的签名:__enter__ 只接受 self ,而 __exit__ 将接受更多参数,示例中的这三个是标准形式。这样,我们就可以直接使用:
with My_file('hello.txt') as f: f.write('hello, world!')
这里的 with 语句会先调用 __init__ 构造一个新对象,然后再调用 __enter__ 方法;最后,它会在代码块完成之前触发 __exit__ 方法。所以,上面代码的大致等价如下:
myfile = My_file('hello.txt') f = myfile.__enter__() f.write('hello, world!') myfile.__exit(...)
实现上下文管理器的第二种方法是通过装饰器,如下:
- 你import contextmanager from contextlib
- 你写一个函数来实现你想要的with语句。
- 在函数上方添加一个装饰器@contextmanager。
- 使用你的with your_function!
根据上面的介绍,让我们写一个装饰器上下文管理器!
from contextlib import contextmanager @contextmanager def my_file_open(fname): try: f = open(fname, 'w') yield f finally: print('Closing file') f.close() with file_open('hi.txt') as f: f.write('hello world')
以上几乎涵盖了 with 语句和上下文管理器的所有基础知识,但是如果您想了解更多信息,请继续...!
contextlib 中有一些方便的工具供您使用。第一个是 closing 。closing 基本上会用你在退出之前实现的另一个函数来包装你的代码块。
@contextmanager def closing(f): try: f.write("Finish writing") finally: f.close() with closing(open("hi.text")): f.write("hello world")
例如,在上面的代码中,我们可以直接调用 close(your_way_of_getting_resource) ,在你下面写的代码块即将完成之前(f.write("hello world")),它会执行 try..finally 我们在上面定义的块。
另一个是使用 suppress 工具。我们知道,在很多情况下,如果我们尝试获取一些资源,很可能在打开文件时会出现 FileNotFoundException 等错误。在某些情况下,我们希望捕获错误或抑制错误,以便程序继续正常运行。suppress 是我们可以抑制警告的一种方式。你需要做的就是弄清楚你想要抑制哪个异常,并编写with suppress(your_choice_of_exception),Python 将从这里开始处理它。
在其他情况下,您可能只想在输入 with 代码块时执行某些操作。在这种情况下,nullcontext 对你来说会很方便。nullcontext 只会返回你在 __enter__ 函数中定义的东西,而不会做任何其他事情。如果您在 Python 中处理 async 操作以访问资源,则 aclosure 是处理这种情况的实用工具。
总结
本文介绍了 with 语句的一些基本概念和用法及其底层工作原理。还有很多有趣的东西,请查看 Python 的 contextlib 文档。最后,祝您能像往常一样快乐学习和快乐编码!
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

MySQL peut s'exécuter sans connexions réseau pour le stockage et la gestion des données de base. Cependant, la connexion réseau est requise pour l'interaction avec d'autres systèmes, l'accès à distance ou l'utilisation de fonctionnalités avancées telles que la réplication et le clustering. De plus, les mesures de sécurité (telles que les pare-feu), l'optimisation des performances (choisissez la bonne connexion réseau) et la sauvegarde des données sont essentielles pour se connecter à Internet.

La connexion MySQL peut être due aux raisons suivantes: le service MySQL n'est pas démarré, le pare-feu intercepte la connexion, le numéro de port est incorrect, le nom d'utilisateur ou le mot de passe est incorrect, l'adresse d'écoute dans my.cnf est mal configurée, etc. 2. Ajustez les paramètres du pare-feu pour permettre à MySQL d'écouter le port 3306; 3. Confirmez que le numéro de port est cohérent avec le numéro de port réel; 4. Vérifiez si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects; 5. Assurez-vous que les paramètres d'adresse de liaison dans My.cnf sont corrects.

MySQL Workbench peut se connecter à MARIADB, à condition que la configuration soit correcte. Sélectionnez d'abord "MariADB" comme type de connecteur. Dans la configuration de la connexion, définissez correctement l'hôte, le port, l'utilisateur, le mot de passe et la base de données. Lorsque vous testez la connexion, vérifiez que le service MARIADB est démarré, si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects, si le numéro de port est correct, si le pare-feu autorise les connexions et si la base de données existe. Dans une utilisation avancée, utilisez la technologie de mise en commun des connexions pour optimiser les performances. Les erreurs courantes incluent des autorisations insuffisantes, des problèmes de connexion réseau, etc. Lors des erreurs de débogage, analysez soigneusement les informations d'erreur et utilisez des outils de débogage. L'optimisation de la configuration du réseau peut améliorer les performances

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.
