本篇文章给大家分享的是如何理解Python中with语句的操作详解,内容挺不错的,希望可以帮助到有需要的朋友
Num01–>with语句的来源
在Python2.5中with关键字被加入。它是用来替代try…except…finally…的模式。
Num02–>with语句的作用
with语句使用于对资源进行访问的场合。确保使用过程中不管是否发生异常,都会执行必要的“清理”操作,并释放资源。比如文件使用后自动关闭,线程中锁的自动获取和释放。
Num03–>with语句的语法格式
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
加以说明:
1,计算EXPR,并获取一个上下文管理器。
2,上下文管理器的exit()方法被保存起来用于之后的调用。
3,调用上下文管理器的enter()方法
4,如果with表达式包含as VAR,那么EXPR的返回值被赋值给VAR。
5,执行BLOCK中的表达式
6,调永上下文管理器的exit()方法。如果BLOCK的执行过程中发生了一个异常导致程序退出,那么异常中的type、value、和traceback(也就是sys.exc_info()的返回值)将作为参数传递给exit()方法,然后异常抛出在控制台。否则将传递三个None值。
以上过程,用代码表示如下:
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没有enter()或者exit()中的任意一个方法,那么解释器会抛出一个AttributeError.
2,在BLOCK中发生异常后,如果exit()方法返回一个可以被看成是True的值,那么这个异常就不会被抛出,后面的代码会继续执行。
Num04–>没有异常案例
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–>有异常案例
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,协程中使用with,要加入async关键字
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()
输出代码:
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
文章参考资料如下:1,官网:https://www.python.org/dev/peps/pep-0343/2
以上是如何理解Python中with语句的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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