With语句是什么?
有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。
如果不用with语句,代码如下:
代码如下:
file = open("/tmp/foo.txt")
data = file.read()
file.close()
这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄;二是文件读取数据发生异常,没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本:
代码如下:
file = open("/tmp/foo.txt")
try:
data = file.read()
finally:
file.close()
虽然这段代码运行良好,但是太冗长了。这时候就是with一展身手的时候了。除了有更优雅的语法,with还可以很好的处理上下文环境产生的异常。下面是with版本的代码:
代码如下:
with open("/tmp /foo.txt") as file:
data = file.read()
with如何工作?
这看起来充满魔法,但不仅仅是魔法,Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法,一个__exit__()方法。
紧跟with后面的语句被求值后,返回对象的__enter__()方法被调用,这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后,将调用前面返回对象的__exit__()方法。
下面例子可以具体说明with如何工作:
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# with_example01.py
class Sample:
def __enter__(self):
print "In __enter__()"
return "Foo"
def __exit__(self, type, value, trace):
print "In __exit__()"
def get_sample():
return Sample()
with get_sample() as sample:
print "sample:", sample
行代码,输出如下
代码如下:
bash-3.2$ ./with_example01.py
In __enter__()
sample: Foo
In __exit__()
正如你看到的,
__enter__()方法被执行
__enter__()方法返回的值 - 这个例子中是"Foo",赋值给变量'sample'
执行代码块,打印变量"sample"的值为 "Foo"
__exit__()方法被调用
with真正强大之处是它可以处理异常。可能你已经注意到Sample类的__exit__方法有三个参数- val, type 和 trace。 这些参数在异常处理中相当有用。我们来改一下代码,看看具体如何工作的。
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# with_example02.py
class Sample:
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, type, value, trace):
print "type:", type
print "value:", value
print "trace:", trace
def do_something(self):
bar = 1/0
return bar + 10
with Sample() as sample:
sample.do_something()
这个例子中,with后面的get_sample()变成了Sample()。这没有任何关系,只要紧跟with后面的语句所返回的对象有 __enter__()和__exit__()方法即可。此例中,Sample()的__enter__()方法返回新创建的Sample对象,并赋值给变量sample。
代码执行后:
代码如下:
bash-3.2$ ./with_example02.py
type:
value: integer division or modulo by zero
trace:
Traceback (most recent call last):
File "./with_example02.py", line 19, in
sample.do_somet hing()
File "./with_example02.py", line 15, in do_something
bar = 1/0
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
实际上,在with后面的代码块抛出任何异常时,__exit__()方法被执行。正如例子所示,异常抛出时,与之关联的type,value和stack trace传给__exit__()方法,因此抛出的ZeroDivisionError异常被打印出来了。开发库时,清理资源,关闭文件等等操作,都可以放在__exit__方法当中。
因此,Python的with语句是提供一个有效的机制,让代码更简练,同时在异常产生时,清理工作更简单。
示例代码可以在Github上面找到。

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。


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

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具