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:
BLOCKEXPRESSION 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、鎖定和資料庫連線等。 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。情境管理器在 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：
進入與上下文管理器相關的上下文時呼叫 .__enter__()。
退出與上下文管理員相關的上下文時呼叫 .__exit__()。
換句話說，要自行建立情境管理器，需要寫一個實作 .__enter__() 與 .__exit__() 的類。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，它實作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 ...")你好雲朵君
正在忙...
一會兒見, 雲朵君
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。建立上下文管理器時，通常希望從 .__enter__() 返回 self 。可以如下使用該回傳值：
from greeter import Greeter
with Greeter("云朵君") as grt:
print(f"{grt.name} 正在忙 ...")你好雲朵君
雲朵君正在忙...
一會兒見, 雲朵君
在寫 __exit__ 函數時，需要注意的事，它必須要有這三個參數：
exc_type：例外類型
exc_val：異常值
#exc_tb：異常的錯誤堆疊資訊
#這三個參數用於上下文管理器中的錯誤處理，它們以 sys.exc_info() 的回傳值傳回。當主邏輯代碼沒有報異常時，這三個參數將都為None。
如果在執行區塊時發生異常，那麼程式碼將使用異常類型、異常實例和回溯物件（即exc_type、exc_value和exc_tb）呼叫 .__exit__() 。通常情況下，這些在上下文管理器中會被忽略，而在引發異常之前調用 .__exit__()：
from greeter import Greeter
with Greeter("云朵君") as grt:
print(f"{grt.age} does not exist")##可以看到，即使程式碼中有錯誤，還是照樣印了你好雲朵君
一會兒見, 雲朵君
Traceback (most recent call last):
File "", line 2, in
AttributeError: 'Greeter' object has no#tribute '##AttributeError: 'Greeter' object has no#tribute '#age'
"一會兒見, 雲朵君"。
现在我们初步了解了上下文管理器是什么以及如何创建自己的上下文管理器。在上面的例子中，我们只是为了构建一个上下文管理器，却写了一个类。如果只是要实现一个简单的功能，写一个类未免有点过于繁杂。这时候，我们就想，如果只写一个函数就可以实现上下文管理器就好了。
这个点Python早就想到了。它给我们提供了一个装饰器，你只要按照它的代码协议来实现函数内容，就可以将这个函数对象变成一个上下文管理器。
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：
.__enter__() 返回 self，Timer 实例，它允许用户使用 as 将 Timer 实例绑定到变量。例如，使用 with Timer() as t: 将创建指向 Timer 对象的变量 t。
.__exit__() 需要三个参数，其中包含有关上下文执行期间发生的任何异常的信息。代码中，这些参数被打包到一个名为 exc_info 的元组中，然后被忽略，此时 Timer 不会尝试任何异常处理。
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 "", line 3, in
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()以上是如何使用上下文管理器來擴充Python的計時器？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
