国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Pengurus Konteks Python lanjutan untuk Pengurusan Sumber yang Cekap

Pengurus Konteks Python lanjutan untuk Pengurusan Sumber yang Cekap

Dec 29, 2024 am 09:51 AM

dvanced Python Context Managers for Efficient Resource Management

Pengurus konteks Python ialah alat yang berkuasa untuk pengurusan sumber, menawarkan penyelesaian yang elegan untuk mengendalikan operasi persediaan dan teardown. Saya mendapati mereka tidak ternilai dalam projek saya sendiri, terutamanya apabila berurusan dengan fail I/O, sambungan pangkalan data dan sumber rangkaian.

Mari kita terokai enam pengurus konteks lanjutan yang boleh meningkatkan kecekapan dan kebolehbacaan kod Python anda dengan ketara.

  1. Pengurus Konteks Tersuai dengan Kelas

Walaupun penghias @contextmanager adalah mudah, mencipta pengurus konteks sebagai kelas memberikan lebih fleksibiliti dan kawalan. Pendekatan ini amat berguna untuk senario yang rumit atau apabila anda perlu mengekalkan keadaan merentas berbilang entri dan keluar.

class DatabaseConnection:
    def __init__(self, db_url):
        self.db_url = db_url
        self.connection = None

    def __enter__(self):
        self.connection = connect_to_database(self.db_url)
        return self.connection

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if self.connection:
            self.connection.close()

with DatabaseConnection("mysql://localhost/mydb") as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users")

Dalam contoh ini, kelas DatabaseConnection menguruskan sambungan pangkalan data. Kaedah enter mewujudkan sambungan, manakala keluar memastikan ia ditutup dengan betul, walaupun pengecualian berlaku.

  1. Pengurus Konteks Bersarang

Pengurus konteks boleh bersarang untuk mengurus berbilang sumber secara serentak. Ini amat berguna apabila anda perlu menyediakan dan meruntuhkan beberapa sumber yang saling bergantung.

class TempDirectory:
    def __enter__(self):
        self.temp_dir = create_temp_directory()
        return self.temp_dir

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        remove_directory(self.temp_dir)

class FileWriter:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.file = None

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, 'w')
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if self.file:
            self.file.close()

with TempDirectory() as temp_dir:
    with FileWriter(f"{temp_dir}/output.txt") as f:
        f.write("Hello, World!")

Di sini, kami mencipta direktori sementara dan fail di dalamnya. Pengurus konteks bersarang memastikan bahawa kedua-dua fail dan direktori dibersihkan dengan betul apabila kami selesai.

  1. Pengurus Konteks dengan ExitStack

Kelas ExitStack daripada modul contextlib membolehkan anda mengurus bilangan pengurus konteks secara dinamik. Ini amat berguna apabila bilangan pengurus konteks tidak diketahui sehingga masa jalan.

from contextlib import ExitStack

def process_files(file_list):
    with ExitStack() as stack:
        files = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in file_list]
        # Process files here
        for file in files:
            print(file.read())

process_files(['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt'])

Dalam contoh ini, ExitStack menguruskan berbilang objek fail, memastikan semua fail ditutup dengan betul, tidak kira berapa banyak yang dibuka.

  1. Pengurus Konteks Tak Segerak

Dengan peningkatan pengaturcaraan tak segerak dalam Python, pengurus konteks async menjadi semakin penting. Ia berfungsi sama seperti pengurus konteks biasa tetapi direka bentuk untuk digunakan dengan sintaks async/menunggu.

import asyncio
import aiohttp

class AsyncHTTPClient:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.session = None

    async def __aenter__(self):
        self.session = aiohttp.ClientSession()
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        await self.session.close()

    async def get(self):
        async with self.session.get(self.url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    async with AsyncHTTPClient("https://api.example.com") as client:
        data = await client.get()
        print(data)

asyncio.run(main())

AsyncHTTPClient ini menguruskan sesi aiohttp, membolehkan permintaan HTTP tak segerak yang cekap.

  1. Pengurus Konteks untuk Pengujian

Pengurus konteks sangat baik untuk menyediakan dan meruntuhkan persekitaran ujian. Mereka boleh membantu memastikan setiap ujian berjalan dalam keadaan bersih dan terpencil.

import unittest
from unittest.mock import patch

class TestDatabaseOperations(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.db_patcher = patch('myapp.database.connect')
        cls.mock_db = cls.db_patcher.start()

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.db_patcher.stop()

    def test_database_query(self):
        with patch('myapp.database.execute_query') as mock_query:
            mock_query.return_value = [{'id': 1, 'name': 'John'}]
            result = myapp.database.get_user(1)
            self.assertEqual(result['name'], 'John')

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Dalam contoh ini, kami menggunakan pengurus konteks untuk mengejek sambungan pangkalan data dan pertanyaan, membenarkan ujian terpencil dan boleh dihasilkan semula.

  1. Pengendalian Ralat dalam Pengurus Konteks

Pengurus konteks boleh direka bentuk untuk mengendalikan pengecualian khusus, memberikan kawalan yang lebih terperinci ke atas pengendalian ralat.

class DatabaseConnection:
    def __init__(self, db_url):
        self.db_url = db_url
        self.connection = None

    def __enter__(self):
        self.connection = connect_to_database(self.db_url)
        return self.connection

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if self.connection:
            self.connection.close()

with DatabaseConnection("mysql://localhost/mydb") as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users")

Pengurus Urus Niaga ini memastikan bahawa transaksi pangkalan data komited pada kejayaan dan ditarik balik apabila kegagalan. Ia juga secara khusus mengendalikan ValueError, menyekatnya selepas melancarkan transaksi.

Amalan Terbaik untuk Pengurus Konteks

Apabila melaksanakan pengurus konteks, terdapat beberapa amalan terbaik yang perlu diingat:

  1. Pastikan kaedah masuk dan keluar tertumpu pada pengurusan sumber. Elakkan meletakkan logik perniagaan dalam kaedah ini.

  2. Pastikan sumber sentiasa dikeluarkan dalam kaedah keluar, walaupun pengecualian berlaku.

  3. Gunakan pengurus konteks untuk lebih daripada pengurusan sumber. Ia boleh berguna untuk menukar keadaan global, operasi pemasaan atau mengurus kunci buat sementara waktu.

  4. Apabila menggunakan @contextmanager, berhati-hati dengan pernyataan hasil. Biasanya hanya ada satu hasil dalam fungsi.

  5. Untuk pengurus konteks boleh guna semula, pertimbangkan untuk melaksanakannya sebagai kelas dan bukannya menggunakan @contextmanager.

  6. Gunakan anotasi menaip untuk meningkatkan kebolehbacaan kod dan mendayakan semakan jenis statik yang lebih baik.

Aplikasi Dunia Sebenar

Pengurus konteks mencari aplikasi dalam pelbagai domain:

Pembangunan Web: Mengurus sambungan pangkalan data, mengendalikan sesi HTTP atau mengubah suai tetapan aplikasi buat sementara waktu.

class TempDirectory:
    def __enter__(self):
        self.temp_dir = create_temp_directory()
        return self.temp_dir

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        remove_directory(self.temp_dir)

class FileWriter:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.file = None

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, 'w')
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if self.file:
            self.file.close()

with TempDirectory() as temp_dir:
    with FileWriter(f"{temp_dir}/output.txt") as f:
        f.write("Hello, World!")

Pemprosesan Data: Mengurus pengendali fail, sambungan rangkaian atau struktur data sementara.

from contextlib import ExitStack

def process_files(file_list):
    with ExitStack() as stack:
        files = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in file_list]
        # Process files here
        for file in files:
            print(file.read())

process_files(['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt'])

Pentadbiran Sistem: Mengurus sumber sistem, mengendalikan perubahan konfigurasi atau melaksanakan arahan dalam persekitaran tertentu.

import asyncio
import aiohttp

class AsyncHTTPClient:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.session = None

    async def __aenter__(self):
        self.session = aiohttp.ClientSession()
        return self

    async def __aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        await self.session.close()

    async def get(self):
        async with self.session.get(self.url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    async with AsyncHTTPClient("https://api.example.com") as client:
        data = await client.get()
        print(data)

asyncio.run(main())

Pengurus konteks ialah ciri berkuasa dalam Python yang boleh meningkatkan kebolehbacaan kod, kebolehselenggaraan dan pengurusan sumber dengan ketara. Dengan memahami dan menggunakan teknik lanjutan ini, anda boleh menulis kod Python yang lebih mantap dan cekap. Sama ada anda mengusahakan aplikasi web, tugas pemprosesan data atau skrip pentadbiran sistem, pengurus konteks menawarkan penyelesaian yang elegan untuk cabaran pengaturcaraan biasa. Semasa anda terus meneroka keupayaan mereka, anda mungkin akan menemui cara yang lebih inovatif untuk memanfaatkan pengurus konteks dalam projek Python anda.


101 Buku

101 Buku ialah syarikat penerbitan dipacu AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Dengan memanfaatkan teknologi AI termaju, kami memastikan kos penerbitan kami sangat rendah—sesetengah buku berharga serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua orang.

Lihat buku kami Kod Bersih Golang tersedia di Amazon.

Nantikan kemas kini dan berita menarik. Apabila membeli-belah untuk buku, cari Aarav Joshi untuk mencari lebih banyak tajuk kami. Gunakan pautan yang disediakan untuk menikmati diskaun istimewa!

Ciptaan Kami

Pastikan anda melihat ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS


Kami berada di Medium

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Pengurus Konteks Python lanjutan untuk Pengurusan Sumber yang Cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Argumen dan Parameter Fungsi Python Argumen dan Parameter Fungsi Python Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Terangkan penjana python dan iterators. Terangkan penjana python dan iterators. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Huraikan koleksi sampah Python di Python. Huraikan koleksi sampah Python di Python. Jul 03, 2025 am 02:07 AM

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam

See all articles