深入解析Python中的上下文管理器
1.上下文管理器是什么？
举个例子，你在写Python代码的时候经常将一系列操作放在一个语句块中：
（1）当某条件为真–执行这个语句块
（2）当某条件为真–循环执行这个语句块
有时候我们需要在当程序在语句块中运行时保持某种状态，并且在离开语句块后结束这种状态。
所以，事实上上下文管理器的任务是–代码块执行前准备，代码块执行后收拾。
上下文管理器是在Python2.5加入的功能，它能够让你的代码可读性更强并且错误更少。接下来，让我们来看看该如何使用。
2.如何使用上下文管理器？
看代码是最好的学习方式，来看看我们通常是如何打开一个文件并写入”HelloWorld”？
filename='my_file.txt' mode='w'#Modethatallowstowritetothefile writer=open(filename,mode) writer.write('Hello') writer.write('World') writer.close()
1-2行，我们指明文件名以及打开方式(写入)。
第3行，打开文件，4-5行写入“Helloworld”，第6行关闭文件。
这样不就行了，为什么还需要上下文管理器？但是我们忽略了一个很小但是很重要的细节：如果我们没有机会到达第6行关闭文件，那会怎样？
举个例子，磁盘已满，因此我们在第4行尝试写入文件时就会抛出异常，而第6行则根本没有机会执行。
当然，我们可以使用try-finally语句块来进行包装：
writer=open(filename,mode) try: writer.write('Hello') writer.write('World') finally: writer.close()
finally语句块中的代码无论try语句块中发生了什么都会执行。因此可以保证文件一定会关闭。这么做有什么问题么？当然没有，但当我们进行一些比写入“Helloworld”更复杂的事情时，try-finally语句就会变得丑陋无比。例如我们要打开两个文件，一个读一个写，两个文件之间进行拷贝操作，那么通过with语句能够保证两者能够同时被关闭。
OK，让我们把事情分解一下：
（1）首先，创建一个名为“writer”的文件变量。
（2）然后，对writer执行一些操作。
（3）最后，关闭writer。
这样是不是优雅多了？
withopen(filename,mode)aswriter: writer.write('Hello') writer.write('World')
让我们深入一点，“with”是一个新关键词，并且总是伴随着上下文管理器出现。“open(filename,mode)”曾经在之前的代码中出现。“as”是另一个关键词，它指代了从“open”函数返回的内容，并且把它赋值给了一个新的变量。“writer”是一个新的变量名。
2-3行，缩进开启一个新的代码块。在这个代码块中，我们能够对writer做任意操作。这样我们就使用了“open”上下文管理器，它保证我们的代码既优雅又安全。它出色的完成了try-finally的任务。
open函数既能够当做一个简单的函数使用，又能够作为上下文管理器。这是因为open函数返回了一个文件类型(filetype)变量，而这个文件类型实现了我们之前用到的write方法，但是想要作为上下文管理器还必须实现一些特殊的方法，我会在接下来的小节中介绍。
3.自定义上下文管理器
让我们来写一个“open”上下文管理器。
要实现上下文管理器，必须实现两个方法–一个负责进入语句块的准备操作，另一个负责离开语句块的善后操作。同时，我们需要两个参数：文件名和打开方式。
Python类包含两个特殊的方法，分别名为：__enter__以及__exit__(双下划线作为前缀及后缀)。
当一个对象被用作上下文管理器时：
（1）__enter__方法将在进入代码块前被调用。
（2）__exit__方法则在离开代码块之后被调用(即使在代码块中遇到了异常)。
下面是上下文管理器的一个例子，它分别进入和离开代码块时进行打印。
classPypixContextManagerDemo: def__enter__(self): print'Enteringtheblock' def__exit__(self,*unused): print'Exitingtheblock' withPypixContextManagerDemo(): print'Intheblock' #Output: #Enteringtheblock #Intheblock #Exitingtheblock
注意一些东西：
（1）没有传递任何参数。
（2）在此没有使用“as”关键词。
稍后我们将讨论__exit__方法的参数设置。
我们如何给一个类传递参数？其实在任何类中，都可以使用__init__方法，在此我们将重写它以接收两个必要参数(filename,mode)。
当我们进入语句块时，将会使用open函数，正如第一个例子中那样。而当我们离开语句块时，将关闭一切在__enter__函数中打开的东西。
以下是我们的代码：
classPypixOpen: def__init__(self,filename,mode): self.filename=filename self.mode=mode def__enter__(self): self.openedFile=open(self.filename,self.mode) returnself.openedFile def__exit__(self,*unused): self.openedFile.close() withPypixOpen(filename,mode)aswriter: writer.write("HelloWorldfromournewContextManager!")
来看看有哪些变化：
（1）3-5行，通过__init__接收了两个参数。
（2）7-9行，打开文件并返回。
（3）12行，当离开语句块时关闭文件。
（4）14-15行，模仿open使用我们自己的上下文管理器。
除此之外，还有一些需要强调的事情：
4.如何处理异常
我们完全忽视了语句块内部可能出现的问题。
如果语句块内部发生了异常，__exit__方法将被调用，而异常将会被重新抛出(re-raised)。当处理文件写入操作时，大部分时间你肯定不希望隐藏这些异常，所以这是可以的。而对于不希望重新抛出的异常，我们可以让__exit__方法简单的返回True来忽略语句块中发生的所有异常(大部分情况下这都不是明智之举)。
我们可以在异常发生时了解到更多详细的信息，完备的__exit__函数签名应该是这样的：
def__exit__(self,exc_type,exc_val,exc_tb)
这样__exit__函数就能够拿到关于异常的所有信息(异常类型，异常值以及异常追踪信息)，这些信息将帮助异常处理操作。在这里我将不会详细讨论异常处理该如何写，以下是一个示例，只负责抛出SyntaxErrors异常。
classRaiseOnlyIfSyntaxError: def__enter__(self): pass def__exit__(self,exc_type,exc_val,exc_tb): returnSyntaxError!=exc_type
捕获异常：
当一个异常在with块中抛出时，它作为参数传递给__exit__。三个参数被使用，和sys.exc_info()返回的相同：类型、值和回溯(traceback)。当没有异常抛出时，三个参数都是None。上下文管理器可以通过从__exit__返回一个真(True)值来“吞下”异常。例外可以轻易忽略，因为如果__exit__不使用return直接结束，返回None——一个假(False)值，之后在__exit__结束后重新抛出。
捕获异常的能力创造了有意思的可能性。一个来自单元测试的经典例子——我们想确保一些代码抛出正确种类的异常：
classassert_raises(object):
#basedonpytestandunittest.TestCase
def__init__(self,type):
self.type=type
def__enter__(self):
pass
def__exit__(self,type,value,traceback):
iftypeisNone:
raiseAssertionError('exceptionexpected')
ifissubclass(type,self.type):
returnTrue#swallowtheexpectedexception
raiseAssertionError('wrongexceptiontype')
withassert_raises(KeyError):
{}['foo']
5.谈一些关于上下文库(contextlib)的内容
contextlib是一个Python模块，作用是提供更易用的上下文管理器。
（1）contextlib.closing
假设我们有一个创建数据库函数，它将返回一个数据库对象，并且在使用完之后关闭相关资源(数据库连接会话等)
我们可以像以往那样处理或是通过上下文管理器：
withcontextlib.closing(CreateDatabase())asdatabase: database.query()
contextlib.closing方法将在语句块结束后调用数据库的关闭方法。
（2）contextlib.nested
另一个很cool的特性能够有效地帮助我们减少嵌套：
假设我们有两个文件，一个读一个写，需要进行拷贝。
以下是不提倡的：
withopen('toReadFile','r')asreader: withopen('toWriteFile','w')aswriter: writer.writer(reader.read())
可以通过contextlib.nested进行简化：
withcontextlib.nested(open('fileToRead.txt','r'), open('fileToWrite.txt','w'))as(reader,writer): writer.write(reader.read())
在Python2.7中这种写法被一种新语法取代：
withopen('fileToRead.txt','r')asreader,\ open('fileToWrite.txt','w')aswriter: writer.write(reader.read()) contextlib.contextmanager
对于Python高级玩家来说，任何能够被yield关键词分割成两部分的函数，都能够通过装饰器装饰的上下文管理器来实现。任何在yield之前的内容都可以看做在代码块执行前的操作，而任何yield之后的操作都可以放在exit函数中。
这里我举一个线程锁的例子：
锁机制保证两段代码在同时执行时不会互相干扰。例如我们有两块并行执行的代码同时写一个文件，那我们将得到一个混合两份输入的错误文件。但如果我们能有一个锁，任何想要写文件的代码都必须首先获得这个锁，那么事情就好办了。如果你想了解更多关于并发编程的内容，请参阅相关文献。
下面是线程安全写函数的例子：
importthreading lock=threading.Lock() defsafeWriteToFile(openedFile,content): lock.acquire() openedFile.write(content) lock.release()
接下来，让我们用上下文管理器来实现，回想之前关于yield和contextlib的分析：
@contextlib.contextmanager defloudLock(): print'Locking' lock.acquire() yield print'Releasing' lock.release() withloudLock(): print'Lockislocked:%s'%lock.locked() print'Doingsomethingthatneedslocking' #Output: #Locking #Lockislocked:True #Doingsomethingthatneedslocking #Releasing
特别注意，这不是异常安全(exceptionsafe)的写法。如果你想保证异常安全，请对yield使用try语句。幸运的是threading。lock已经是一个上下文管理器了，所以我们只需要简单地：
@contextlib.contextmanager defloudLock(): print'Locking' withlock: yield print'Releasing'
因为threading.lock在异常发生时会通过__exit__函数返回False，这将在yield被调用是被重新抛出。这种情况下锁将被释放，但对于“print‘Releasing'”的调用则不会被执行，除非我们重写try-finally。
如果你希望在上下文管理器中使用“as”关键字，那么就用yield返回你需要的值，它将通过as关键字赋值给新的变量。下面我们就仔细来讲一下。
6.使用生成器定义上下文管理器
当讨论生成器时，据说我们相比实现为类的迭代器更倾向于生成器，因为它们更短小方便，状态被局部保存而非实例和变量中。另一方面，正如双向通信章节描述的那样，生成器和它的调用者之间的数据流可以是双向的。包括异常，可以直接传递给生成器。我们想将上下文管理器实现为特殊的生成器函数。事实上，生成器协议被设计成支持这个用例。
@contextlib.contextmanager defsome_generator(<arguments>): <setup> try: yield<value> finally: <cleanup>
contextlib.contextmanager装饰一个生成器并转换为上下文管理器。生成器必须遵循一些被包装(wrapper)函数强制执行的法则——最重要的是它至少yield一次。yield之前的部分从__enter__执行，上下文管理器中的代码块当生成器停在yield时执行，剩下的在__exit__中执行。如果异常被抛出，解释器通过__exit__的参数将之传递给包装函数，包装函数于是在yield语句处抛出异常。通过使用生成器，上下文管理器变得更短小精炼。
让我们用生成器重写closing的例子：
@contextlib.contextmanager defclosing(obj): try: yieldobj finally: obj.close()
再把assert_raises改写成生成器：
@contextlib.contextmanager
defassert_raises(type):
try:
yield
excepttype:
return
exceptExceptionasvalue:
raiseAssertionError('wrongexceptiontype')
else:
raiseAssertionError('exceptionexpected')
这里我们用装饰器将生成函数转化为上下文管理器！