Python上下文管理器的进阶用法：不止是文件操作
当我们提到Python的with语句和上下文管理器，大多数人首先想到的是文件操作。但上下文管理器的能力远不止于此，它实际上是资源管理的瑞士军刀。
基础回顾：不只是语法糖
# 传统方式
file = open('data.txt', 'r')
try:
data = file.read()
finally:
file.close()
# 使用上下文管理器
with open('data.txt', 'r') as file:
data = file.read()
with语句不仅仅是语法糖，它确保了资源的正确释放，即使在异常发生时也不例外。
进阶应用场景
1. 数据库事务管理
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def transaction(session):
try:
yield session
session.commit()
except Exception:
session.rollback()
raise
# 使用
with transaction(db_session) as session:
session.add(User(name='Alice'))
2. 计时器功能
import time
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def timer(name):
start = time.perf_counter()
yield
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f'{name}: {elapsed:.3f}秒')
with timer('数据处理'):
process_large_dataset()
3. 临时环境配置
@contextmanager
def temporary_config(config, **overrides):
original = {
k: config[k] for k in overrides if k in config}
config.update(overrides)
try:
yield
finally:
for k, v in original.items():
config[k] = v
contextlib模块的宝藏
from contextlib import ExitStack
# 管理多个动态资源
with ExitStack() as stack:
files = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in filenames]
db = stack.enter_context(get_db_connection())
# 所有资源都会在退出时正确关闭
最佳实践建议
- 遵循协议：实现
__enter__和__exit__方法 - 正确处理异常：在
__exit__中决定是否传播异常 - 使用contextlib：简化装饰器实现
- 组合使用：利用ExitStack管理多个上下文
上下文管理器的真正价值在于它提供了一种清晰、可预测的资源管理范式。通过自定义上下文管理器，你可以让代码更加健壮、可读，并减少资源泄漏的风险。在异步编程中，异步上下文管理器(async with)同样发挥着重要作用，这是现代Python并发编程不可或缺的一部分。
