上下文管理器是为with 语句而生。只要实现了上下文管理器协议__enter__与__exit__，就可以使用with语句。
大家比较熟悉的else是与if搭配，如果if条件不成立，则执行else里的内容。但是并不是只有if才可以和else搭配，for，while和try都可以搭配else。
装饰器是 Python 中一种特殊的语法，可以用于修改或扩展函数或类的行为。装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
最早接触到with语句的时候，是初学python，对文件进行读写的时候，当时文件读写一般都是用open()函数来对文件进行读写，为了防止读写的过程中出现错误，也为了让代码更加的pythonic，会接触到with语句
花下猫语：最近，我在看 Python 3.10 版本的更新内容时，发现有一个关于上下文管理器的小更新，然后，突然发现上下文管理器的设计 PEP 竟然还没人翻译过！于是，我断断续续花了两周时间，终于把这篇 PEP 翻译出来了。如果你不了解什么是 PEP，可以先查看这篇《学习Python，怎能不懂点PEP呢？》，如果你也对翻译 PEP 感兴趣，欢迎加入 Github 上的 peps-cn 项目。
首先，需要思索下为什么需要引入上下文管理器。 在正常情况下，管理各种系统资源（如文件）、数据库连接时，通常是先打开这些资源，执行完相应的业务逻辑，最后关闭资源。 举两个例子:
对于系统资源如文件、数据库连接、socket 而言，应用程序打开这些资源并执行完业务逻辑之后，必须做的一件事就是要关闭（释放）该资源。
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with 语句是在 Python 2.5 版本引入的，从 2.6 版本开始成为缺省的功能。with 语句作为 try/finally 编码范式的一种替代，用于对资源访问进行控制的场合。本章对 with 语句进行介绍，包括 with 语句的基本语法和工作原理，自定义支持 with 语句的类，以及使用 contextlib 工具加入对 with 语句的支持，使读者更好的了解和使用 with 语句。
字符串是对象。列表对象。函数对象。甚至模块也是对象。任何东西都是一个对象，因为它可以赋值给一个变量或作为参数传递给一个函数。
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 343 原文的翻译，其余部分为本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分翻译的部分和我个人理解的部分，这两部分内容被糅杂在一起形成了本文。因此，请不要带着「本文的内容是百分之百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 343 的原文加以确认。
从概念上讲，警告过滤器维护着一个经过排序的过滤器类别列表；任何具体的警告都会依次与列表中的每种过滤器进行匹配，直到找到一个匹配项；过滤器决定了匹配项的处理方式。每个列表项均为 ( action , message , category , module , lineno ) 格式的元组，其中：
with...as语句是Python中一种上下文管理器的使用方式，主要用于在进入和退出特定代码块时执行必要的操作。最常见的用法是处理资源的分配和释放，确保在离开代码块时资源被正确关闭或释放。
由此，可以看出with语句只需要两行代码就能实现文件的读取，而且with语句会自动的完成异常处理与文件自动释放。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Bex T. 翻译：赵鉴开 校对：李洪君 你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。 从闭包（closure）到上下文管理器（context managers），本文给出一个Python高级特性的列表。你或许会发现，“我一直在使用它！”。 即使这些东西对你来说是新的，这份出色的列表也可以将你的技术提升到一个新的水平。 一、作用域 高级 Python 编程的一个关键方面是深入熟
with语句在我们的日常Python代码编写中时常会用到，我们通常知道可以用with语句来代替try…except…finally这样的写法，但是为什么它能够替代，如果在with中发生了异常怎么处理，这背后的原理却是并不是很明了。
你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。
深入理解Python的With-as语句 ---- 学习Python有一段时间了，最近做一个项目会涉及到文件的读取和关闭。比如：我想把一些对象序列化到文件里面，然后当我再次使用的时候，在从文件里面读取反序列化成对象。像这种操作一般都是用try…except…finally。但是经过自己对Python的研究发现会有更出色的方法，比如：with-as语句也有的人称为context manager。 With-as 用法 我们先看一下例子，当我们需要打开一个文件的时，比如：txt等，一般经常会这么操作： try:
本章讨论的是在其他语言中不太常见的控制流特性，因此往往在 Python 中被忽视或未充分利用。它们包括：
2、掌握raise和assert语句，会抛出自定义的异常，掌握with和as环境安装器的使用。
pythonic之路（二） 十、多用生成器和生成器表达式 至于什么是生成器，可参看我的另一篇文章迭代对象、迭代器、生成器浅析 如果需要迭代处理的序列包含了无限的元素，比如串口读回来的数据流、某网站发帖信息流等，生成器是最好选择，否则用list类容器的话数据会占用完内存，除非不断地把旧值pop掉，但这样做显然没有生成器那么简洁清晰。 如果需要从一个很大的序列每次提取一个值来做非常复杂的运算，那么用list类容器一次性把数据全读入内存显然会降低运算效率，这时最好用生成器。 故，生成器是你python路上的挚
———— 面向对象 ———— 鸭子类型 抽象基类 类变量、对象变量的查找顺序 静态方法、类方法、实例方法 数据封装和私有属性 对象的自省机制 上下文管理器 contextlib实现上下文管理器 super函数的查找顺序 mixin继承模式的应用 Python中的一切皆对象 与Java相比，python的面向对象更彻底。把我们所有能看到的都变成对象 函数和类也是对象，属于Python的一等公民 可以将函数和类赋值给一个变量 可以添加到集合对象中 可以作为参数传递给函数 可以当作函数的返回值（装饰器的实现原理）
比如进行文件操作的时候我们可能会忘记操作后关闭文件（file close），使用with open(filename, mode) as f不需要我们手动关闭文件，不管处理文件中是否有异常出现，都能保证with语句执行完毕后关闭文件，有效防止资源泄露，安全多了。
上下文管理器是对Context Manager的翻译 ,上下文是 context 直译的叫法,在程序中用来表示代码执行过程中所处的前后环境.
RAII(Resource Acquisition Is Initialization)，即资源获取即初始化，是一种设计模式，用于解决资源的获取与初始化的问题，最早在 C++中提出与推广。 在这篇文章我来简单地介绍一下 RAII 的概念，以及在 Python 中的应用。
如果你有阅读源码的习惯，可能会看到一些优秀的代码经常出现带有 “with” 关键字的语句，它通常用在什么场景呢？
在Python编程中，上下文管理器（Context Manager）是一种强大的机制，用于管理资源的获取和释放。它提供了一种简洁且安全的方式来处理资源的打开、关闭和异常处理，使得代码更加可读、可维护，同时增强了程序的健壮性。本文将深入解析上下文管理器的概念、工作原理以及在实际场景中的应用。
装饰器与上下文管理器是Python中两种强大的工具，用于增强函数、类或代码块的功能，实现诸如日志记录、性能监控、资源管理等常见任务。在技术面试中，对装饰器与上下文管理器的理解与应用能力是评价候选者编程水平与经验的重要依据。本篇博客将深入浅出地讲解Python装饰器与上下文管理器的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
不可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会发生改变，对于这种数据类型，就称不可变数据类型。
在 Python 开发中，我们经常会使用到 with 语法块，例如在读写文件时，保证文件描述符的正确关闭，避免资源泄露问题。
但是，timeit.timeit函数仅接受字符串，如果要管理比较复杂的函数时会有局限性。以下示例向您展示如何使用timeit模块运行和管理函数。
我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。 精通是个伪命题 怎样才算精通Python，这是一个非常有趣的问题。很少有人会说自己精通Python，因为，这年头敢说精通的人都会被人摁在地上摩擦。其次，我们真的不应该纠结于编程语言，而应该专注于领域知识。
对于初学者来说，一份详尽又清晰明白的指南很重要。今天，猫猫跟大家一起，好好学习Python文件读写的内容，这部分内容特别常用，掌握后对工作和实战都大有益处。学习是循序渐进的过程，欲速则不达。文章较长，建议大家收藏，以备复习查阅哦。
当我们执行语句块前需要一些准备动作，在执行完成之后又需要执行一些收尾动作。比如：文件读写后需要关闭，数据库读写完毕后需要关闭连接，资源加锁解锁等情况。对于这种情况 python 提供了上下文管理的概念，可以通过上下文管理器处理代码块执行前的准备动作，以及执行后的收尾动作。
死锁的原理非常简单，用一句话就可以描述完。就是当多线程访问多个锁的时候，不同的锁被不同的线程持有，它们都在等待其他线程释放出锁来，于是便陷入了永久等待。比如A线程持有1号锁，等待2号锁，B线程持有2号锁等待1号锁，那么它们永远也等不到执行的那天，这种情况就叫做死锁。
在Python中让自己创建的函数、类、对象支持with语句，就实现了上线文管理协议。我们经常使用with open(file, "a+") as f:这样的语句，无需手动调用f.close()关闭文件。这种用法不仅优雅，而且避免遗忘释放资源，十分方便。所以，当操作某些资源时，需要对资源的获取与释放进行自动操作，就可以用上线文管理器。比如：数据库的连接，查询，关闭处理；socket的连接和断开。本篇主要介绍，如何让自己创建的类、对象、函数等支持with语句，详细请看下文。
CDA专题线上活动“Python Week”即将上线，一大波Python技能马上来袭，敬请期待！ 本文是对知乎问题“怎么样才算是精通 Python？”的回答，作者的答案如下： ---- 这个回答可能有点长，我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。 精通是个伪
使用最广泛的是 @contextmanager 装饰 器，因此要格外留心。 这个装饰器也有迷惑人的一面，因为它与迭代 无关，却要 使用 yield 语句
上下文管理器(context manager)是Python2.5开始支持的一种语法，用于规定某个对象的使用范围。一旦进入或者离开该使用范围，会有特殊操作被调用 (比如为对象分配或者释放内存)。它的语法形式是with...as... 关闭文件 我们会进行这样的操作：打开文件，读写，关闭文件。程序员经常会忘记关闭文件。上下文管理器可以在不需要文件的时候，自动关闭文件。 下面我们看一下两段程序： # without context manager f = open("new.txt", "w") print(f
本文介绍了TensorFlow的上下文管理器，通过它可以简便地管理TensorFlow程序运行时的资源，避免手动回收资源出现的错误，提高了代码的健壮性和可维护性。同时，文章还介绍了如何使用try-finally语句和with语句来实现手动回收资源，以完成一些需要确保资源被正确释放的场景。
with语句会设置一个临时的上下文，交给上下文管理器对象控制，并且负责清理上下文。
这章有关Python中被认为高级的特性——就是说并不是每个语言都有的，也是说它们可能在更复杂的程序或库中更有用，但不是说特别特殊或特别复杂。
2、创建MockTest_reset_mock.py文件（创建PeopleTest测试类）。
在本节中，我们将解释 解释器（Interpreter）、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前，Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
在测试并行开发（TPD）中，代码开发是第一位的。尽管如此，我们还是要写出开发的测试，并执行它们来验证代码的准确性（而不是直接运行代码或使用控制台）。
本节中，我们将更深入地学习 Python 对面向对象的支持，学习很多可以减少必须编写的代码的总量、拓展程序的威力与功能的技术。下面以一个简单的类开始：
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