- 序
- 译后感
- 原作者前言
- *args 和 **kwargs
- *args 的用法
- **kwargs 的用法
- 使用 *args 和 **kwargs 来调用函数
- 啥时候使用它们
- 调试 Debugging
- 生成器 Generators
- 可迭代对象(Iterable)
- 迭代器(Iterator)
- 迭代(Iteration)
- 生成器(Generators)
- Map,Filter 和 Reduce
- Map
- Filter
- Reduce
- set 数据结构
- 三元运算符
- 装饰器
- 一切皆对象
- 在函数中定义函数
- 从函数中返回函数
- 将函数作为参数传给另一个函数
- 你的第一个装饰器
- 使用场景
- 授权
- 日志
- 带参数的装饰器
- 在函数中嵌入装饰器
- 装饰器类
- Global和Return
- 多个return值
- 对象变动 Mutation
- __slots__魔法
- 虚拟环境 Virtualenv
- 容器 Collections
- 枚举 Enumerate
- 对象自省
- dir
- type和id
- inspect模块
- 推导式 Comprehension
- 列表推导式
- 字典推导式
- 集合推导式
- 异常
- 处理多个异常
- finally从句
- try/else从句
- lambda表达式
- 一行式
- For - Else
- else语句
- 使用C扩展
- CTypes
- SWIG
- Python/C API
- open函数
- 协程
- 函数缓存
- Python 3.2+
- Python 2+
- 上下文管理器
- 基于类的实现
- 处理异常
- 基于生成器的实现
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基于生成器的实现
我们还可以用装饰器(decorators)和生成器(generators)来实现上下文管理器。
Python有个contextlib
模块专门用于这个目的。我们可以使用一个生成器函数来实现一个上下文管理器,而不是使用一个类。
让我们看看一个基本的,没用的例子:
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def open_file(name):
f = open(name, 'w')
yield f
f.close()
OK啦!这个实现方式看起来更加直观和简单。然而,这个方法需要关于生成器、yield
和装饰器的一些知识。在这个例子中我们还没有捕捉可能产生的任何异常。它的工作方式和之前的方法大致相同。
让我们小小地剖析下这个方法。
- Python解释器遇到了
yield
关键字。因为这个缘故它创建了一个生成器而不是一个普通的函数。 - 因为这个装饰器,
contextmanager
会被调用并传入函数名(open_file
)作为参数。 contextmanager
函数返回一个以GeneratorContextManager
对象封装过的生成器。- 这个
GeneratorContextManager
被赋值给open_file
函数,我们实际上是在调用GeneratorContextManager
对象。
那现在我们既然知道了所有这些,我们可以用这个新生成的上下文管理器了,像这样:
with open_file('some_file') as f:
f.write('hola!')
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