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'#可以看到,即使代碼中有錯誤,還是照樣打印了 "一會兒見,雲朵君"。 理解並使用 contextlib現在我們初步了解了上下文管理器是什麼以及如何建立自己的上下文管理器。在上面的例子中,我們只是為了建立一個上下文管理器,卻寫了一個類別。如果只是要實作一個簡單的功能,寫一個類別未免有點過於繁雜。這時候,我們就想,如果只寫一個函數就可以實作上下文管理器就好了。 這個點Python早就想到了。它給我們提供了一個裝飾器,你只要按照它的程式碼協定來實作函數內容,就可以將這個函數物件變成一個上下文管理器。
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:
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!