


Terangkan tujuan dan penggunaan pengurus konteks (dengan pernyataan). Bagaimana anda membuat pengurus konteks tersuai?
Pengurus konteks di Python digunakan untuk menguruskan sumber yang perlu disediakan dengan betul dan dibersihkan selepas digunakan. Mereka biasanya digunakan dengan pernyataan with
, yang menyediakan cara yang mudah dan selamat untuk mengendalikan sumber, seperti fail, sambungan pangkalan data, atau sambungan rangkaian. Tujuan utama pengurus konteks adalah untuk memastikan sumber -sumbernya diasaskan dengan betul sebelum blok kod dilaksanakan dan dimuktamadkan dengan betul apabila blok itu keluar, sama ada biasanya atau disebabkan oleh pengecualian.
Pernyataan with
memudahkan sintaks yang diperlukan untuk bekerja dengan sumber -sumber yang memerlukan persediaan dan penyebaran yang jelas. Berikut adalah contoh asas menggunakan pengurus konteks untuk mengendalikan operasi fail:
<code class="python">with open('example.txt', 'r') as file: content = file.read() # The file is automatically closed at this point</code>
Dalam contoh ini, fail dibuka, dibaca, dan ditutup secara automatik apabila blok with
keluar.
Untuk membuat pengurus konteks tersuai, anda boleh menggunakan kelas atau fungsi dengan penghias @contextmanager
. Inilah cara melaksanakannya menggunakan kedua -dua kaedah:
Menggunakan kelas:
- Tentukan kelas yang melaksanakan kaedah
__enter__
dan__exit__
. - Kaedah
__enter__
menetapkan sumber dan mengembalikan nilai yang akan terikat kepada sasaran (s) yang dinyatakan dalam klausaas
with
pernyataan. - Kaedah
__exit__
membersihkan sumber.
Contoh:
<code class="python">class CustomContextManager: def __init__(self, resource): self.resource = resource def __enter__(self): # Set up the resource self.resource.setup() return self.resource def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): # Clean up the resource self.resource.cleanup() # Return False to propagate exceptions, if any return False # Usage: class Resource: def setup(self): print("Resource is set up") def cleanup(self): print("Resource is cleaned up") with CustomContextManager(Resource()) as resource: # Use the resource print("Using the resource")</code>
Menggunakan fungsi dengan @contextmanager
:
- Tentukan fungsi penjana yang menggunakan kata kunci
yield
untuk menandakan titik di mana kawalan dipindahkan ke blok dalam pernyataanwith
. - Hiaskan fungsi dengan
@contextmanager
dari modulcontextlib
.
Contoh:
<code class="python">from contextlib import contextmanager @contextmanager def custom_context_manager(resource): try: # Set up the resource resource.setup() yield resource finally: # Clean up the resource resource.cleanup() # Usage: class Resource: def setup(self): print("Resource is set up") def cleanup(self): print("Resource is cleaned up") with custom_context_manager(Resource()) as resource: # Use the resource print("Using the resource")</code>
Apakah faedah menggunakan pengurus konteks dalam pengurusan sumber?
Menggunakan pengurus konteks untuk pengurusan sumber memberikan beberapa manfaat utama:
- Pembersihan Automatik : Pengurus Konteks memastikan bahawa sumber ditutup dengan betul atau dilepaskan selepas digunakan, walaupun pengecualian berlaku. Ini menghalang kebocoran sumber dan memudahkan pengendalian ralat.
- Mengurangkan kod boilerplate : Dengan menggunakan pernyataan
with
, anda menghapuskan keperluan untuk menulis kod secara manual untuk menyediakan dan membersihkan sumber. Ini membawa kepada kod yang lebih bersih dan lebih ringkas. - Pengendalian pengecualian yang lebih baik : Pengurus konteks mengendalikan pengecualian dengan anggun, memastikan pembersihan berlaku tanpa mengira bagaimana blok itu keluar. Ini menghalang sumber daripada ditinggalkan dalam keadaan yang tidak konsisten.
- Kod semula jadi : Pengurus konteks tersuai boleh digunakan semula di bahagian -bahagian yang berlainan aplikasi anda, mempromosikan konsistensi dan mengurangkan duplikasi logik persediaan dan air mata.
- Keselamatan Thread : Dalam persekitaran yang pelbagai, pengurus konteks dapat membantu menguruskan sumber yang dikongsi dengan selamat, memastikan penyegerakan yang betul.
Bagaimanakah pengurus konteks dapat meningkatkan kebolehbacaan kod dan kebolehkerjaan?
Pengurus konteks dengan ketara meningkatkan kebolehbacaan kod dan kebolehkerjaan dalam beberapa cara:
- Niat jelas :
with
dengan jelas menyatakan niat untuk menguruskan sumber, menjadikannya lebih mudah bagi pemaju lain untuk memahami tujuan kod. - Struktur yang dipermudahkan : Dengan merangkumi pengurusan sumber dalam satu pernyataan, kod menjadi lebih berstruktur dan lebih mudah untuk diikuti. Ini mengurangkan beban kognitif pada pemaju membaca dan mengekalkan kod.
- Potensi kesilapan yang dikurangkan : Dengan pengurus konteks, kemungkinan lupa untuk menutup sumber atau mengendalikan pengecualian sangat berkurangan. Ini mengurangkan pepijat dan menjadikan kod lebih mantap.
- Reka bentuk modular : Pengurus konteks menggalakkan reka bentuk kod modular dengan memisahkan logik pengurusan sumber dari aliran pelaksanaan utama. Pemisahan kebimbangan ini menjadikan kod lebih mudah untuk mengekalkan dan mengubah suai.
- Corak yang konsisten : Menggunakan pengurus konteks menggalakkan corak yang konsisten di seluruh codebase, meningkatkan kebolehbacaan dan penyelenggaraan. Pemaju dapat dengan cepat memahami dan menyesuaikan diri dengan corak ini, meningkatkan produktiviti.
Apakah komponen utama yang diperlukan untuk melaksanakan pengurus konteks tersuai di Python?
Untuk melaksanakan pengurus konteks tersuai di Python, anda perlu memasukkan komponen utama berikut:
-
Kaedah persediaan (
__enter__
atauyield
) :- Untuk kelas: Melaksanakan kaedah
__enter__
. Kaedah ini menetapkan sumber dan mengembalikan nilai yang akan terikat kepada sasaran (s) yang dinyatakan dalam klausaas
. - Untuk fungsi: Gunakan penghias
@contextmanager
dan sertakan pernyataanyield
. Kod sebelumyield
menetapkan sumber, danyield
mengembalikan nilai ke blokwith
blok.
- Untuk kelas: Melaksanakan kaedah
-
Kaedah pembersihan (
__exit__
ataufinally
) :- Untuk kelas: Melaksanakan kaedah
__exit__
. Kaedah ini bertanggungjawab untuk membersihkan sumber. Ia mengambil tiga parameter:exc_type
,exc_value
, dantraceback
, yang memberikan maklumat mengenai sebarang pengecualian yang berlaku di dalam blokwith
. KembaliFalse
dari__exit__
untuk menyebarkan pengecualian. - Untuk fungsi: Sertakan blok
finally
selepasyield
. Kod padafinally
akan sentiasa melaksanakan, memastikan pembersihan tanpa mengira bagaimanawith
keluar blok.
- Untuk kelas: Melaksanakan kaedah
-
Pengendalian Sumber :
- Tentukan logik untuk menubuhkan dan membersihkan sumber dalam kaedah
__enter__
dan__exit__
atau sebelum dan selepas pernyataanyield
.
- Tentukan logik untuk menubuhkan dan membersihkan sumber dalam kaedah
Berikut adalah ringkasan struktur untuk kedua -dua kaedah:
Berasaskan kelas:
<code class="python">class CustomContextManager: def __enter__(self): # Set up the resource return self # or return a value def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): # Clean up the resource return False # to propagate exceptions</code>
Berasaskan fungsi:
<code class="python">from contextlib import contextmanager @contextmanager def custom_context_manager(): try: # Set up the resource yield # or yield a value finally: # Clean up the resource</code>
Komponen ini penting untuk mewujudkan pengurus konteks yang mantap dan berkesan di Python.
Atas ialah kandungan terperinci Terangkan tujuan dan penggunaan pengurus konteks (dengan pernyataan). Bagaimana anda membuat pengurus konteks tersuai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!
