上文中我們建立的第一個 Python 計時器類，然後逐步擴展我們 Timer 類，其程式碼也是較為豐富強大。我們不能滿足於此，仍然需要模板一些程式碼來使用Timer：
Python 有一個獨特的構造，用於在程式碼區塊之前和之後呼叫函數：上下文管理器。
上下文管理器長期以來一直是 Python 中重要的一部分。由 PEP 343 於 2005 年引入，並首次在 Python 2.5 中實現。可以使用 with 關鍵字辨識程式碼中的上下文管理器：
with EXPRESSION as VARIABLE: BLOCK
EXPRESSION 是一些傳回上下文管理器的 Python 表達式。首先上下文管理器綁定到變數名稱 VARIABLE上，BLOCK 可以是任何常規的 Python 程式碼區塊。情境管理器保證程式在 BLOCK 之前呼叫一些程式碼，在 BLOCK 執行之後呼叫一些其他程式碼。這樣即使 BLOCK 引發異常，後者也是會照樣執行。
上下文管理器最常見的用途是處理不同的資源，如檔案、鎖定和資料庫連接等。上下文管理器用於使用資源後釋放和清理資源。以下範例僅透過列印包含冒號的行來示範 timer.py 的基本結構。此外，它展示了在Python 中開啟檔案的常用慣用語：
with open("timer.py") as fp:
print("".join(ln for ln in fp if ":" in ln))
class TimerError(Exception):
class Timer:
timers: ClassVar[Dict[str, float]] = {}
name: Optional[str] = None
text: str = "Elapsed time: {:0.4f} seconds"
logger: Optional[Callable[[str], None]] = print
_start_time: Optional[float] = field(default=None, init=False, repr=False)
def __post_init__(self) -> None:
if self.name is not None:
def start(self) -> None:
if self._start_time is not None:
def stop(self) -> float:
if self._start_time is None:
if self.logger:
if self.name:注意，使用 open() 作為情境管理器，檔案指標fp 不會明確關閉，可以確認 fp 已自動關閉：
fp.closed
True
在此範例中，open("timer.py") 是一個傳回上下文管理器的運算式。此上下文管理器綁定到名稱 fp。上下文管理器在 print() 執行期間有效。這個單行程式碼區塊在 fp 的上下文中執行。
fp 是上下文管理器是什麼意思？ 從技術上講，就是 fp 實現了 上下文管理器協定。 Python 語言底層有許多不同的協定。協議可以被視為說明我們程式碼必須實作哪些特定方法的合約。
上下文管理器協定由兩種方法組成：
換句話說，要自行建立情境管理器，需要寫一個實作 .__enter__() 和 .__exit__() 的類別。試試 Hello, World!上下文管理器範例：
# studio.py
class Studio:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __enter__(self):
print(f"你好 {self.name}")
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_tb):
print(f"一会儿见, {self.name}")Studio是一個上下文管理器，它實現了上下文管理器協議，使用如下：
from studio import Studio
with Studio("云朵君"):
print("正在忙 ...")你好 云朵君 正在忙 ... 一会儿见, 云朵君
首先，注意 .__enter__()在做事之前是如何被召喚的，而 .__exit__() 是在做事之後被召喚的。在此範例中，沒有引用上下文管理器，因此不需要使用 as 為上下文管理器命名。
接下來，注意 self.__enter__() 的回傳值受 as 約束。建立情境管理器時，通常會希望從 .__enter__() 回傳 self 。可以如下使用此回傳值：
from greeter import Greeter
with Greeter("云朵君") as grt:
print(f"{grt.name} 正在忙 ...")你好 云朵君 云朵君 正在忙 ... 一会儿见, 云朵君
在寫 __exit__ 函數時，需要注意的事，它必須要有這三個參數：
from greeter import Greeter
with Greeter("云朵君") as grt:
print(f"{grt.age} does not exist")你好 云朵君 一会儿见, 云朵君 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> AttributeError: 'Greeter' object has no attribute 'age'
我们按照 contextlib 的协议来自己实现一个上下文管理器，为了更加直观我们换个用例，创建一个我们常用且熟悉的打开文件（with open）的上下文管理器。
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
# __enter__方法
print('open file:', file_name, 'in __enter__')
file_handler = open(file_name, 'r')
# 【重点】：yield
yield file_handler
# __exit__方法
print('close file:', file_name, 'in __exit__')
file_handler.close()
return
with open_func('test.txt') as file_in:
for line in file_in:
print(line)在被装饰函数里，必须是一个生成器（带有yield），而 yield 之前的代码，就相当于__enter__里的内容。yield 之后的代码，就相当于__exit__ 里的内容。
上面这段代码只能实现上下文管理器的第一个目的（管理资源），并不能实现第二个目的（处理异常）。
如果要处理异常，可以改成下面这个样子。
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
# __enter__方法
print('open file:', file_name, 'in __enter__')
file_handler = open(file_name, 'r')
try:
yield file_handler
except Exception as exc:
# deal with exception
print('the exception was thrown')
finally:
print('close file:', file_name, 'in __exit__')
file_handler.close()
return
with open_func('test.txt') as file_in:
for line in file_in:
1/0
print(line)Python 标准库中的 contextlib包括定义新上下文管理器的便捷方法，以及可用于关闭对象、抑制错误甚至什么都不做的现成上下文管理器！
了解了上下文管理器的一般工作方式后，要想知道它们是如何帮助处理时序代码呢？假设如果可以在代码块之前和之后运行某些函数，那么就可以简化 Python 计时器的工作方式。其实，上下文管理器可以自动为计时时显式调用 .start() 和.stop()。
同样，要让 Timer 作为上下文管理器工作，它需要遵守上下文管理器协议，换句话说，它必须实现 .__enter__() 和 .__exit__() 方法来启动和停止 Python 计时器。从目前的代码中可以看出，所有必要的功能其实都已经可用，因此只需将以下方法添加到之前编写的的 Timer 类中即可：
# timer.py @dataclass class Timer: # 其他代码保持不变 def __enter__(self): """Start a new timer as a context manager""" self.start() return self def __exit__(self, *exc_info): """Stop the context manager timer""" self.stop()
Timer 现在就是一个上下文管理器。实现的重要部分是在进入上下文时， .__enter__() 调用 .start() 启动 Python 计时器，而在代码离开上下文时， .__exit__() 使用 .stop() 停止 Python 计时器。
from timer import Timer import time with Timer(): time.sleep(0.7)
Elapsed time: 0.7012 seconds
此处注意两个更微妙的细节：
在这种情况下不会处理任何异常。上下文管理器的一大特点是，无论上下文如何退出，都会确保调用.__exit__()。在以下示例中，创建除零公式模拟异常查看代码功能：
from timer import Timer
with Timer():
for num in range(-3, 3):
print(f"1 / {num} = {1 / num:.3f}")1 / -3 = -0.333 1 / -2 = -0.500 1 / -1 = -1.000 Elapsed time: 0.0001 seconds Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 3, in <module> ZeroDivisionError: division by zero
注意 ，即使代码抛出异常，Timer 也会打印出经过的时间。
现在我们将一起学习如何使用 Timer 上下文管理器来计时 "下载数据" 程序。回想一下之前是如何使用 Timer 的：
# download_data.py
import requests
from timer import Timer
def main():
t = Timer()
t.start()
source_url = 'https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/e1ccfff39ad541908bae/files/?p=%2Fall_six_datasets.zip&dl=1'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
res = requests.get(source_url, headers=headers)
t.stop()
with open('dataset/datasets.zip', 'wb') as f:
f.write(res.content)
if __name__ == "__main__":
main()我们正在对 requests.get() 的调用进行记时监控。使用上下文管理器可以使代码更短、更简单、更易读：
# download_data.py
import requests
from timer import Timer
def main():
source_url = 'https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/e1ccfff39ad541908bae/files/?p=%2Fall_six_datasets.zip&dl=1'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
with Timer():
res = requests.get(source_url, headers=headers)
with open('dataset/datasets.zip', 'wb') as f:
f.write(res.content)
if __name__ == "__main__":
main()此代码实际上与上面的代码相同。主要区别在于没有定义无关变量t，在命名空间上无多余的东西。
将上下文管理器功能添加到 Python 计时器类有几个优点：
使用 Timer 作为上下文管理器几乎与直接使用 .start() 和 .stop() 一样灵活，同时它的样板代码更少。在该系列下一篇文章中，云朵君将和大家一起学习如何将 Timer 也用作装饰器，并用于代码中，从而更加容易地监控代码完整运行过程，我们一起期待吧！
以上是如何用上下文管理器擴充 Python 計時器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
