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”Hello World”？

filename = 'my_file.txt'
mode = 'w' # Mode that allows to write to the file
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“Hello world”，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“Hello world”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？

with open(filename, mode) as writer:
  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(file type)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。

class PypixContextManagerDemo:
 
  def __enter__(self):
    print 'Entering the block'
 
  def __exit__(self, *unused):
    print 'Exiting the block'
 
with PypixContextManagerDemo():
  print 'In the block'
 
#Output:
#Entering the block
#In the block
#Exiting the block

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：

class PypixOpen:
 
  def __init__(self, filename, mode):
    self.filename = filename
    self.mode = mode
 
  def __enter__(self):
    self.openedFile = open(self.filename, self.mode)
    return self.openedFile
 
  def __exit__(self, *unused):
    self.openedFile.close()
 
with PypixOpen(filename, mode) as writer:
  writer.write("Hello World from our new Context Manager!")

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。

class RaiseOnlyIfSyntaxError:
 
  def __enter__(self):
    pass
 
  def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
    return SyntaxError != 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：

class assert_raises(object):
  # based on pytest and unittest.TestCase
  def __init__(self, type):
    self.type = type
  def __enter__(self):
    pass
  def __exit__(self, type, value, traceback):
    if type is None:
      raise AssertionError('exception expected')
    if issubclass(type, self.type):
      return True # swallow the expected exception
    raise AssertionError('wrong exception type')

with assert_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：

with contextlib.closing(CreateDatabase()) as database:
  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：

with open('toReadFile', 'r') as reader:
  with open('toWriteFile', 'w') as writer:
    writer.writer(reader.read())

可以通过contextlib.nested进行简化：

with contextlib.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：

with open('fileToRead.txt', 'r') as reader, \
    open('fileToWrite.txt', 'w') as writer:
    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：

import threading
 
lock = threading.Lock()
 
def safeWriteToFile(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
def loudLock():
  print 'Locking'
  lock.acquire()
  yield
  print 'Releasing'
  lock.release()
 
with loudLock():
  print 'Lock is locked: %s' % lock.locked()
  print 'Doing something that needs locking'
 
#Output:
#Locking
#Lock is locked: True
#Doing something that needs locking
#Releasing

特别注意，这不是异常安全(exception safe)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
def loudLock():
  print 'Locking'
  with lock:
    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
def some_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
def closing(obj):
  try:
    yield obj
  finally:
    obj.close()

再把assert_raises改写成生成器：

@contextlib.contextmanager
def assert_raises(type):
  try:
    yield
  except type:
    return
  except Exception as value:
    raise AssertionError('wrong exception type')
  else:
    raise AssertionError('exception expected')

这里我们用装饰器将生成函数转化为上下文管理器！