揭秘 Python 中的 with 關鍵字
我們中的許多人在Python 程式碼中一遍又一遍地看到這個程式碼片段:
with open('Hi.text', 'w') as f: f.write("Hello, there")
但是,我們中的一些人不知道with 有什麼用,以及為什麼我們需要在這裡使用它。在此閱讀中,您將找到關於 with 可解決的幾乎所有問題。讓我們開始吧!
首先,讓我們考慮一下如果不使用 with 關鍵字我們需要做什麼。在這種情況下,我們需要先開啟檔案並嘗試執行 write。不管成功與否,我們最好在最後關閉它,所以我們的程式碼將如下所示:
f = open('Hi.text', 'w') try: f.write('Hello, there') finally: f.close()
那麼,with 關鍵字有什麼用呢?它只是有助於將我們的 try..finally 程式碼縮短為 with... 的單一語句!這就是 with 語句用法。
那麼,它到底是什麼?事實上,with 語句本身在 Python 中並沒有什麼特別之處,它只是 Python 中上下文管理器的一個特性。上下文管理器,引用自Python 官方文檔,是一種讓您在需要時準確分配和釋放資源的方法,或者簡單來說:當您在某些資源上做某事時縮短您的程式碼片段,這意味著您可以自己定義with 語句的用法!
我們如何做到這一點?嗯,很簡單,你只需要實作兩個魔術函數:一個叫做 __enter__,另一個叫做 __exit__。第一種方法是寫一個實作這兩個函數的類,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()
在這裡,我們創建了一個普通的 Python 類,實作了兩個魔術函數。注意這兩個函數的簽章:__enter__ 只接受 self ,而 __exit__ 將接受更多參數,範例中的這三個是標準形式。這樣,我們就可以直接使用:
with My_file('hello.txt') as f: f.write('hello, world!')
這裡的 with 語句會先呼叫 __init__ 建構一個新對象,然後再呼叫 __enter__ 方法;最後,它會在程式碼區塊完成之前觸發 __exit__ 方法。所以,上面程式碼的大致等價如下:
myfile = My_file('hello.txt') f = myfile.__enter__() f.write('hello, world!') myfile.__exit(...)
實作上下文管理器的第二種方法是透過裝飾器,如下:
- 你import contextmanager from contextlib
- ## 你寫一個函數來實作你想要的with語句。
根據上面的介紹,讓我們寫一個裝飾器上下文管理器!
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')
以上幾乎涵蓋了 with 語句和上下文管理器的所有基礎知識,但是如果您想了解更多信息,請繼續...!
contextlib 中有一些方便的工具供您使用。第一個是 closing 。 closing 基本上會用你在退出之前實現的另一個函數來包裝你的程式碼區塊。
@contextmanager def closing(f): try: f.write("Finish writing") finally: f.close() with closing(open("hi.text")): f.write("hello world")
例如,在上面的程式碼中,我們可以直接呼叫close(your_way_of_getting_resource) ,在你下面寫的程式碼區塊即將完成之前(f.write("hello world")),它會執行try ..finally 我們在上面定義的區塊。
另一個是使用 suppress 工具。我們知道,在很多情況下,如果我們嘗試取得一些資源,很可能在開啟檔案時會出現 FileNotFoundException 等錯誤。在某些情況下,我們希望捕獲錯誤或抑制錯誤,以便程式繼續正常運作。 suppress 是我們可以抑制警告的一種方式。你需要做的就是弄清楚你想要抑制哪個異常,並寫with suppress(your_choice_of_exception),Python 將從這裡開始處理它。
在其他情況下,您可能只想在輸入 with 程式碼區塊時執行某些操作。在這種情況下,nullcontext 對你來說會很方便。 nullcontext 只會傳回你在 __enter__ 函數中定義的東西,而不會做任何其他事情。如果您在 Python 中處理 async 操作以存取資源,則 aclosure 是處理這種情況的實用工具。
###總結######本文介紹了 with 語句的一些基本概念和用法及其底層工作原理。還有很多有趣的東西,請查看 Python 的 contextlib 文件。最後,祝您能像往常一樣快樂學習和快樂編碼! ###以上是揭秘 Python 中的 with 關鍵字的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

MySQL 有免費的社區版和收費的企業版。社區版可免費使用和修改,但支持有限,適合穩定性要求不高、技術能力強的應用。企業版提供全面商業支持,適合需要穩定可靠、高性能數據庫且願意為支持買單的應用。選擇版本時考慮的因素包括應用關鍵性、預算和技術技能。沒有完美的選項,只有最合適的方案,需根據具體情況謹慎選擇。

HadiDB:輕量級、高水平可擴展的Python數據庫HadiDB(hadidb)是一個用Python編寫的輕量級數據庫,具備高度水平的可擴展性。安裝HadiDB使用pip安裝:pipinstallhadidb用戶管理創建用戶:createuser()方法創建一個新用戶。 authentication()方法驗證用戶身份。 fromhadidb.operationimportuseruser_obj=user("admin","admin")user_obj.

直接通過 Navicat 查看 MongoDB 密碼是不可能的,因為它以哈希值形式存儲。取回丟失密碼的方法:1. 重置密碼;2. 檢查配置文件(可能包含哈希值);3. 檢查代碼(可能硬編碼密碼)。

MySQL 可在無需網絡連接的情況下運行,進行基本的數據存儲和管理。但是,對於與其他系統交互、遠程訪問或使用高級功能(如復制和集群)的情況,則需要網絡連接。此外,安全措施(如防火牆)、性能優化(選擇合適的網絡連接)和數據備份對於連接到互聯網的 MySQL 數據庫至關重要。

無法連接 MySQL 可能是由於以下原因:MySQL 服務未啟動、防火牆攔截連接、端口號錯誤、用戶名或密碼錯誤、my.cnf 中的監聽地址配置不當等。排查步驟包括:1. 檢查 MySQL 服務是否正在運行;2. 調整防火牆設置以允許 MySQL 監聽 3306 端口;3. 確認端口號與實際端口號一致;4. 檢查用戶名和密碼是否正確;5. 確保 my.cnf 中的 bind-address 設置正確。

MySQL Workbench 可以連接 MariaDB,前提是配置正確。首先選擇 "MariaDB" 作為連接器類型。在連接配置中,正確設置 HOST、PORT、USER、PASSWORD 和 DATABASE。測試連接時,檢查 MariaDB 服務是否啟動,用戶名和密碼是否正確,端口號是否正確,防火牆是否允許連接,以及數據庫是否存在。高級用法中,使用連接池技術優化性能。常見錯誤包括權限不足、網絡連接問題等,調試錯誤時仔細分析錯誤信息和使用調試工具。優化網絡配置可以提升性能

MySQL數據庫性能優化指南在資源密集型應用中,MySQL數據庫扮演著至關重要的角色,負責管理海量事務。然而,隨著應用規模的擴大,數據庫性能瓶頸往往成為製約因素。本文將探討一系列行之有效的MySQL性能優化策略,確保您的應用在高負載下依然保持高效響應。我們將結合實際案例,深入講解索引、查詢優化、數據庫設計以及緩存等關鍵技術。 1.數據庫架構設計優化合理的數據庫架構是MySQL性能優化的基石。以下是一些核心原則:選擇合適的數據類型選擇最小的、符合需求的數據類型,既能節省存儲空間,又能提升數據處理速度

作為數據專業人員,您需要處理來自各種來源的大量數據。這可能會給數據管理和分析帶來挑戰。幸運的是,兩項 AWS 服務可以提供幫助:AWS Glue 和 Amazon Athena。
