with/as

使用open打开过文件的对with/as都已经非常熟悉，其实with/as是对try/finally的一种替代方案。

当某个对象支持一种称为"环境管理协议"的协议时，就会通过环境管理器来自动执行某些善后清理工作，就像finally一样：不管中途是否发生异常，最终都会执行某些清理操作。

用法：

with expression [as var]:

    with_block_code

当expression返回的对象是支持环境管理协议的时候，就可以使用with。as var是可选的，如果不使用as var，expression返回对象将被丢弃，如果使用as var，就会将expression的返回对象赋值给变量var。

整个流程大致如下：先评估expression，如果支持环境管理协议，然后开始with/as语句块结构，当准备退出with语句块的时候，将执行对象中定义的善后操作。工作机制的细节见下文。

例如，open()返回的文件对象是支持环境管理协议的，所以可以用with/as来安全地打开文件：

with open(r'd:\a\b\c\a.log') as logfile:

    for line in logfile:

        print(line)

        ...more code here...

整个过程是先open()，然后with/as，输出每一行后将要退出with语句块的时候，环境管理器根据文件对象中定义的操作关闭文件。

它实际上等价于：

myfile = open(r'd:\a\b\c\a.log')

try:

    for line in myfile:

        print(line)

        ...more code here...

finally:

    myfile.close()

虽然在文件不被引用之后，垃圾回收器会自动回收这个文件对象，但是垃圾回收器的回收操作是有等待时间的。换句话说，如果不使用with/as打开文件，也不显示close()关闭文件，那么这个文件很可能会在用完之后保持空闲一段时间，然后才被垃圾回收器回收。

with/as不仅用于文件打开/关闭，锁操作也支持环境管理协议，也就是说，在有需要的时候会自动释放锁资源。

嵌套多个环境管理器

在python 3.1之后，with as支持多个环境管理器，使用逗号隔开即可。

with A() as a, B() as b:

    ...statements...

它等价于嵌套的with：

with A() as a:

    with B() as b:

        ...statements...

多环境管理器管理的多个对象会在with语句块中出现异常的时候，或者执行完with语句块的时候全部自动被清理(例如文件关闭操作)。

例如，打开两个文件，将它们的内容通过zip()合并在一起，并且同时关闭它们：

with open('a.file') as f1, open('b.file') as f2:

    for pair in zi[(f1, f2):

        print(pair)

自定义环境管理器

无论是文件还是锁，都是别人已经写好了环境管理器的对象。我们自己也可以写环境管理器，让它可以使用with/as，这实际上属于运算符重载的范畴。

要写自己的环境管理器，先了解with/as的工作机制的细节：

1. 先评估expression，评估的返回结果是一个对象，这个对象要具有__enter__和__exit__方法，返回的对象称为"环境管理器"
2. 然后调用环境管理器的__enter__方法。__enter__方法的返回值赋值给 as 指定的变量，或者直接丢弃(没有使用as)
3. 然后执行with语句块中的内容
4. 如果执行with语句块中的内容时抛出了异常，将调用__exit__(type,value,traceback)方法，其中这3个和异常相关的参数来源于sys.exc_info。如果__exit__返回值为False，则会自动重新抛异常以便传播异常，否则异常被认为合理处理
5. 如果with语句块中的内容没有抛异常，则直接调用__exit__(None,None,None)，即这三个参数都传递为None值

看一个简单的示例：

class TraceBlock:

    def message(self, arg):

        print('running ' + arg)

    def __enter__(self):

        print('starting with block')

        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_tb):

        if exc_type is None:

            print('exited normally\n')

        else:

            print('raise an exception! ' + str(exc_type))

            return False

上面的__enter__方法返回的对象会赋值给as关键字指定的变量，在这个示例中即将对象自身返回。如果有需求，可以返回其它对象。

上面的__exit__中，如果异常的类型为None，说明with语句块中的语句执行过程没有抛异常，正常结束即可。但是如果有异常，则要求返回False，实际上上面的return False可以去掉，因为函数没有return时默认返回None，它的布尔值代表的就时False。

测试下：

with TraceBlock() as action:

    action.message("test 1")

    print("reached")

print('-' * 20, "\n")

with TraceBlock() as action:

    action.message("test 2")

    raise TypeError

    print("not reached")

结果如下：

starting with block

running test 1

reached

exited normally

--------------------

starting with block

running test 2

raise an exception! <class 'TypeError'>

Traceback (most recent call last):

  File "g:/pycode/list.py", line 23, in <module>

    raise TypeError

TypeError

定义环境管理器不是件简单的事。一般来说，如果不是很复杂的需求，直接使用try/finally来定义相关操作即可。

contextlib模块

在自定义上下文管理器的时候，可以通过contextlib模块的contextmanager装饰器来简化，这样不需要自己去写__enter__和__exit__。

使用contextlib.contextmanager装饰的时候，所装饰的对象必须是一个生成器函数，且该生成器函数必须只yield一个值，这个值将会被绑定到with/as的as子句的变量上。

from contextlib import contextmanager

@contextmanager

def managed_resource(*args, **kwds):

    # Code to acquire resource, e.g.:

    resource = acquire_resource(*args, **kwds)

    try:

        yield resource

    finally:

        # Code to release resource, e.g.:

        release_resource(resource)

>>> with managed_resource(timeout=3600) as resource:

...     # Resource is released at the end of this block,

...     # even if code in the block raises an exception

它的执行流程是这样的：

1. 当执行到with语句的时候，首先评估managed_resource(timeout=3600)，它是一个生成器函数，它会返回一个生成器
2. 然后执行resource = acquire_resource，并在yield的地方状态被挂起这个生成器函数
3. 在yield挂起的时候，with语句块中的语句开始执行
4. 当with语句块退出的时候，yield被恢复，于是继续执行生成器函数中后面的语句

如果在with语句块中发生了异常且未处理，则会在生成器yield被恢复的时候再次抛出这个异常。因此，可以使用try...except...finally语句来捕获可能存在的错误，以便保证yield后面的语句(通常是资源释放类的善后工作)可以正常执行。