這篇文章給大家分享的是如何理解Python中with語句的操作詳解,內容挺不錯的,希望可以幫助到有需要的朋友
Num01–>with語句的來源
在Python2.5中with關鍵字被加入。它是用來取代try…except…finally…的模式。
Num02–>with語句的作用
#with語句使用於對資源進行存取的場合。確保使用過程中不管是否發生異常,都會執行必要的「清理」操作,並釋放資源。例如文件使用後自動關閉,線程中鎖的自動獲取和釋放。
Num03–>with語句的語法格式
with EXPR [ as VAR ]: BLOCK 简单说明: 1,EXPR可以是任意表达式。 2,as VAR是可选的。 3,BLOCK是with语句的语句体
加上說明:
1,計算EXPR,並取得一個上下文管理器。
2,上下文管理器的exit()方法被保存起來用於之後的呼叫。
3,呼叫上下文管理器的enter()方法
4,如果with表達式包含as VAR,那麼EXPR的回傳值被賦值給VAR。
5,執行BLOCK中的表達式
6,調永上下文管理器的exit()方法。如果BLOCK的執行過程中發生了一個異常導致程式退出,那麼異常中的type、value、和traceback(也就是sys.exc_info()的回傳值)將會作為參數傳遞給exit()方法,然後異常拋出在控制台。否則將傳遞三個None值。
以上過程,用程式碼表示如下:
mgr = (EXPR) exit = type(mgr).__exit__ # 这里没有执行 value = type(mgr).__enter__(mgr) exc = True try: try: VAR = value # 如果有 as VAR BLOCK except: exc = False if not exit(mgr, *sys.exc_info()): raise finally: if exc: exit(mgr, None, None, None)
注意:
1,如果上下文管理器中沒有enter()或exit()中的任意一個方法,那麼解釋器會拋出一個AttributeError.
2,在BLOCK中發生異常後,如果exit()方法回傳一個可以被看成是True的值,那麼這個例外就不會被拋出,後面的程式碼就會繼續執行。
Num04–>沒有異常案例
class my_name: def __enter__(self): print("调用__enter__()方法") return "xiaoke" def __exit__(self, type, value, trace): print("调用__exit__()方法") def get_name(): return my_name() with get_name() as name: print("my name is :", name) # 结果如下: # 调用__enter__()方法 # my name is : xiaoke # 调用__exit__()方法
Num05–>有異常案例
class number: # with语句执行的时候调用 def __enter__(self): print("调用_enter_()方法") return self # with语句执行完毕,结束的时候调用 def __exit__(self, type, value, trace): print("type:", type) print("value:", value) print("trace:", trace) # 当有异常的时候,那么就不会有返回值 def do_number(self): num = 10 / 0 return num + 100with number()as result: res = result.do_number() print(res) # 结果如下: # 调用_enter_()方法 # type: <class 'ZeropisionError'> # value: pision by zero # trace: <traceback object at 0x00000224182AE388> # Traceback (most recent call last): # File "E:/pycharmProject/Test49.py", line 56, in <module> # res = result.do_number() # File "E:/pycharmProject/Test49.py", line 51, in do_number # num = 10 / 0 # ZeropisionError: pision by zero
Num06–>在Python3.5中加入,協程中使用with,要加入async關鍵字
官网代码:import asyncio async def coro(name, lock): print('coro {}: waiting for lock'.format(name)) async with lock: print('coro {}: holding the lock'.format(name)) await asyncio.sleep(1) print('coro {}: releasing the lock'.format(name)) loop = asyncio.get_event_loop() lock = asyncio.Lock() coros = asyncio.gather(coro(1, lock), coro(2, lock))try: loop.run_until_complete(coros)finally: loop.close()
輸出程式碼:
coro 1: waiting for lock coro 1: holding the lock coro 2: waiting for lock coro 1: releasing the lock coro 2: holding the lock coro 2: releasing the lock
文章參考資料如下:1,官網:https://www. python.org/dev/peps/pep-0343/2
以上是如何理解Python中with語句的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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