这个Python技巧让你的代码看起来更专业

[QPY课程团队]

如何学会不再担心杂乱的代码，而是热爱 with 语句

如果你写过几行 Python 代码，你可能已经使用过 with 语句。它就是你用来打开文件的那个东西：

with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

它干净、安全，并且自动为您处理清理工作。但如果我告诉您，您只使用了它的1%的功能呢？

很长一段时间，我也是这样认为的。我以为 with 只是用于文件。然后我发现了Python标准库中的一个工具，它彻底改变了我编写代码的方式：contextlib.contextmanager。

它让您可以构建 您自己的 with 语句。这是为您的脚本增加专业性、安全性和清晰性的最简单方法。

让我来给您展示一下。

顿悟时刻：一个计时器

学习的最佳方式是构建一些有用的东西。让我们创建一个上下文管理器，用于计时一段代码块。这对于基准测试和调试非常完美。

以下是您只需几行代码就能实现的方法：

from contextlib import contextmanager
import time

@contextmanager
def timer():
    """一个计时代码块的上下文管理器。"""
    start = time.perf_counter()  # 开始计时器
    try:
        yield  # 这是你的代码运行的地方
    finally:
        end = time.perf_counter()  # 停止计时器
        print(f"经过的时间: {end - start:.6f} 秒")

# 使用起来非常简单
with timer():

result = sum(x * x for x in range(1_000_0000)) # 这是一个计算开销较大的操作

print(f"结果: {result}")

当你运行这个时，你会得到类似于：

耗时：0.042900秒
结果：333333283333335000000

很酷，对吧？但真正的魔力并不在于计时器本身，而在于它是如何工作的。让我们逐步分析一下。

大局流（“氛围”）🎶

理解执行流程是理解这个模式强大之处的关键。以下是当 Python 运行你的 with timer() 块时，逐步发生的事情：

• 进入 with 块： 调用 timer() 函数并运行直到 yield 语句。
• 设置： 它记录高分辨率的开始时间。这相当于启动一个计时器。
• 暂停与交接： 它触发 yield 语句并完全冻结。您在 with 块内的代码（sum(...) 操作）现在开始运行。
• 恢复与清理： 一旦您的代码完成（即使崩溃！），timer() 函数解冻并直接跳入 finally: 块。这是其巧妙之处。
• 拆解： 它记录结束时间，计算差值，并打印结果。

这种结构——设置 → 交接 → 确保拆解——是上下文管理器如此强大的原因。try/finally 块是安全网，确保“计时器”在无论如何都停止。

为什么这会改变游戏规则

这种模式不仅适用于计时器。一旦您理解了它，您会发现它的应用无处不在：

• 临时更改： 更改设置，运行您的代码，并确保它会恢复。
• 资源锁定： 获取锁，运行您的代码，并确保锁会被释放。
• 数据库事务：启动一个事务，运行你的查询，然后自动提交或回滚。

这是编写干净、可靠且 专业 外观的 Python 代码的终极工具。它将你的代码从“它能工作”提升到“它经过良好工程设计”。

关键要点

你不需要一个华丽的框架来编写更好的代码。通常，最强大的工具已经在 Python 的标准库中，等待你去发现它们。

@contextmanager 装饰器就是其中之一。它教会你一个更深层次的良好软件设计原则：将设置和拆卸逻辑与主要业务逻辑分开。 这使得你的代码更易于阅读、测试和维护。

所以下次当你发现自己在编写重复的设置和清理代码时，停下来。问问自己：“这可以是一个 with 语句吗？”

你可能会解锁 Python 精通的新层次。

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准备尝试吗？

学习的最佳方式就是实践。拿 timer() 示例来运行。然后，尝试构建你自己的。也许是一个临时更改工作目录的上下文管理器，或者一个自动提交数据库事务的上下文管理器。

如果你构建了一些很酷的东西，请在评论中分享！

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