Python的with語句

 

寫過多線程程序的人肯定對各種鎖很熟悉，尤其是下面這種代碼

def lock_usage:
    lock.Lock()
    if(...) :
        lock.Unlock()
    return

    lock.Unlock()
    return

為了避免造成死鎖，需要在每個return語句之前都釋放鎖。像上面的代碼中，如果代碼的執行路徑很多，代碼中就會包含大量的unlock語句，代碼混亂還是小事兒，如果萬一忘掉了unlock，就是個潛在的危險。除了鎖之外，包括文件描述符的關閉等涉及到資源釋放的操作都會有這種問題。
為了解決內存泄漏的內存問題，現代的編程語言提供了垃圾回收機制。同樣為了解決上面這種有限資源的釋放問題，很多語言都提供了一些語法特性。Python有with語句，C#有using，Go有defer。

先看解決這種問題的常規做法，使用finally

try:
    lock.Lock()
    ......
except:
    prcess_except()
finally:
    lock.Unlock

這么寫使得代碼很亂，尤其是當......處的代碼也包含有類似代碼時，會使得代碼更加混亂。再來看使用with語句后的代碼

class LockContext(object):
    __init__(self, lock):
    self.lock = lock

    __enter__(self):
        self.Lock()

    __exit__(self, type, value, traceback):
        if type != None:
            process_except()
        self.Unlock()
        return false

with LockContext(lock) as lock:
    .......

這樣寫出來，代碼量雖然差不多，但是結構清晰了很多。在上面的代碼中__init__中的賦值是可選的，只要保證能夠訪問到所需的變量就可。

Python中的with語句中要求對象實現__enter__和__exit__函數。調用with語句時，會先分析該語句，執行__enter__函數，然后在當前suite退出時，會調用__exit__函數。__exit__函數中除了可以做釋放資源的操作之外，同時也是異常處理的地方。如果當前suite正常退出，沒有拋出任何異常，__exit__的幾個參數均為None。否則，則將此異常的type、value、traceback作為參數傳遞給__exit__函數，同時，如果__exit__返回false，此異常會再次拋出，上一級代碼suite可以繼續處理，如果__exit__返回true，那么此異常就不會被再次拋出了