标签：main 语句 making and 自定义 style final 变量 如何使用
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
如何打开一个文件，并写入"hello world"
filename="my.txt"
mode="w"
f=open(filename,mode)
f.write("hello world")
f.close()
当发生异常时（如磁盘写满），就没有机会执行第5行。当然，我们可以采用try-finally语句块进行包装：
writer=open(filename,mode)
try:
writer.write("hello world")
finally:
writer.close()
当我们进行复杂的操作时，try-finally语句就会变得丑陋，采用with语句重写：
with open(filename,mode) as writer:
writer.write("hello world")
as指代了从open()函数返回的内容，并把它赋给了新值。with完成了try-finally的任务。
with语句的作用类似于try-finally，提供一种上下文机制。要应用with语句的类，其内部必须提供两个内置函数__enter__和__exit__。前者在主体代码执行前执行，后者在主体代码执行后执行。as后面的变量，是在__enter__函数中返回的。
class echo():
def output(self):
print "hello world"
def __enter__(self):
print "enter"
return self #可以返回任何希望返回的东西
def __exit__(self,exception_type,value,trackback):
print "exit"
if exception_type==ValueError:
return True
else:
return Flase
>>>with echo as e:
e.output()
输出：
enter
hello world
exit
contextlib模块的作用是提供更易用的上下文管理器，它是通过Generator实现的。contextlib中的contextmanager作为装饰器来提供一种针对函数级别的上下文管理机制，常用框架如下：
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def make_context():
print ‘enter‘
try:
yield "ok"
except RuntimeError,err:
print ‘error‘,err
finally:
print ‘exit‘
>>>with make_context() as value:
print value
输出为：
enter
ok
exit
其中，yield写入try-finally中是为了保证异常安全（能处理异常）as后的变量的值是由yield返回。yield前面的语句可看作代码块执行前操作，yield之后的操作可以看作在__exit__函数中的操作。
以线程锁为例：
@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
with open(filename,mode) as reader,open(filename1,mode1) as writer:
writer.write(reader.read())
file类直接支持上下文管理器API，但有些表示打开句柄的对象并不支持，如urllib.urlopen()返回的对象。还有些遗留类，使用close()方法而不支持上下文管理器API。为了确保关闭句柄，需要使用closing()为它创建一个上下文管理器（调用类的close方法）。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。
优点1: 协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
优点2: 不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行，那怎么利用多核CPU呢？最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。
import time
import queue
def consumer(name):
print("--->ready to eat baozi...")
while True:
new_baozi = yield
print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi))
#time.sleep(1)
def producer():
r = con.__next__()
r = con2.__next__()
n = 0
while 1:
time.sleep(1)
print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s and %s" %(n,n+1) )
con.send(n)
con2.send(n+1)
n +=2
if __name__ == ‘__main__‘:
con = consumer("c1")
con2 = consumer("c2")
p = producer()
greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator
from greenlet import greenlet
def test1():
print(12)
gr2.switch()
print(34)
gr2.switch()
def test2():
print(56)
gr1.switch()
print(78)
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()
import gevent
import requests,time
start=time.time()
def f(url):
print(‘GET: %s‘ % url)
resp =requests.get(url)
data = resp.text
print(‘%d bytes received from %s.‘ % (len(data), url))
gevent.joinall([
gevent.spawn(f, ‘https://www.python.org/‘),
gevent.spawn(f, ‘https://www.yahoo.com/‘),
gevent.spawn(f, ‘https://www.baidu.com/‘),
gevent.spawn(f, ‘https://www.sina.com.cn/‘),
])
# f(‘https://www.python.org/‘)
#
# f(‘https://www.yahoo.com/‘)
#
# f(‘https://baidu.com/‘)
#
# f(‘https://www.sina.com.cn/‘)
print("cost time:",time.time()-start)
参考：http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/6248025.html
标签：main 语句 making and 自定义 style final 变量 如何使用
原文地址：https://www.cnblogs.com/MR-allen/p/10520104.html
