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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。