Python上下文管理器（with语句）详解

上下文管理器是Python中用于资源管理和异常处理的重要机制，通过with语句实现。下面从基础到实践全面讲解其使用方法。

一、核心概念

1. 什么是上下文管理器？

• 管理资源（如文件、网络连接、锁）的对象
• 确保资源在使用后被正确释放
• 自动处理异常情况

2. 基本语法

with 上下文管理器 as 变量:
    # 使用资源的代码块
# 离开代码块后自动清理

二、内置对象的with使用

1. 文件操作（经典案例）

# 传统方式（需要手动关闭）
f = open('file.txt', 'r')
try:
    data = f.read()
finally:
    f.close()

# with语句方式（自动关闭文件）
with open('file.txt', 'r') as f:
    data = f.read()
# 文件已自动关闭

2. 其他常见内置支持

# 线程锁
import threading
lock = threading.Lock()
with lock:
    # 线程安全操作
    pass  # 自动释放锁

# 数据库连接
import sqlite3
with sqlite3.connect('db.sqlite') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    # 自动提交或回滚事务

三、实现自定义上下文管理器

1. 类实现方式（协议方法）

必须实现__enter__()和__exit__()方法：

class MyContextManager:
    def __enter__(self):
        print("资源分配")
        return self  # 可返回对象供as使用
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("资源清理")
        if exc_type:  # 如果有异常
            print(f"异常处理: {exc_val}")
        return True  # 返回True表示已处理异常

# 使用示例
with MyContextManager() as cm:
    print("执行操作")
    # 如果发生异常会被捕获

2. 生成器方式（contextlib模块）

更简洁的实现方式：

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def my_context():
    print("资源分配")  # 相当于__enter__
    try:
        yield "资源对象"  # 生成器暂停点
    finally:
        print("资源清理")  # 相当于__exit__

# 使用示例
with my_context() as resource:
    print(f"使用 {resource}")

四、contextlib实用工具

1. 多重上下文管理

from contextlib import ExitStack

with ExitStack() as stack:
    file1 = stack.enter_context(open('a.txt'))
    file2 = stack.enter_context(open('b.txt'))
    # 两个文件都会自动关闭

2. 忽略异常

from contextlib import suppress

with suppress(FileNotFoundError):
    os.remove('tempfile')  # 文件不存在时不报错

3. 临时重定向

from contextlib import redirect_stdout

with open('output.txt', 'w') as f, redirect_stdout(f):
    print("这行内容会写入文件") 

五、典型应用场景

1. 数据库事务管理

class DatabaseTransaction:
    def __enter__(self):
        self.conn = connect_to_db()
        return self.conn.cursor()
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if exc_type:
            self.conn.rollback()
        else:
            self.conn.commit()
        self.conn.close()

# 使用示例
with DatabaseTransaction() as cursor:
    cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1")
    cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2")

2. 计时器

import time
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timer():
    start = time.time()
    try:
        yield
    finally:
        print(f"耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

with timer():
    time.sleep(1.5)  # 输出: 耗时: 1.50秒

3. 临时环境修改

import os
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def temp_env_var(key, value):
    old_value = os.environ.get(key)
    os.environ[key] = value
    try:
        yield
    finally:
        if old_value is None:
            del os.environ[key]
        else:
            os.environ[key] = old_value

with temp_env_var('DEBUG', '1'):
    print(os.getenv('DEBUG'))  # 输出: 1
print(os.getenv('DEBUG'))      # 恢复原值

六、注意事项

1. 资源泄漏风险

# 错误示范（忘记关闭）
f = open('file.txt')
data = f.read()  # 如果后续代码报错，文件不会关闭

# 正确做法
with open('file.txt') as f:
    data = f.read()

2. 异常处理优先级

with MyContext() as cm:
    raise ValueError("测试")
# __exit__返回False时，异常会继续传播

3. 性能考虑

• with语句块会创建新作用域
• 简单操作可能不如手动管理高效（但安全性更重要）

七、最佳实践

1. 优先使用with处理资源：文件、网络连接、锁等
2. 复杂场景使用ExitStack：管理多个不确定数量的资源
3. 合理设计__exit__：正确处理异常情况
4. 文档说明：自定义上下文管理器应明确说明其行为

通过掌握上下文管理器，你可以写出更安全、更简洁的资源管理代码，这是Pythonic编程的重要体现。