在Python中，上下文管理器（context manager）是一种用于管理资源的机制。它提供了一种可靠的方式来打开、使用和关闭资源，无论是否发生异常。上下文管理器通过使用with语句来实现，可以确保资源的正确分配和释放，避免资源泄漏和错误处理的繁琐。
操作文本对象的时候，几乎所有的人都会让我们要用 with open ，这就是一个上下文管理的例子。你一定已经相当熟悉了，我就不再废话了。
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。
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。
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。
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。
如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError、 ValueError、 TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。
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.
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。
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:
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。
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。
使用 with as 语句操作上下文管理器（context manager），它能够帮助我们自动分配并且释放资源
ThreadPoolExcutor中的shutdownPerm运行时权限属性，该属性定义如下：
我们在用Python进的时候，每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯，我自己也有一套方法，是自己曾经踩过的坑总结出来的，现在在这里分享一下给大家，希望多少有些地方可以给大家借鉴。
任何线程都可以调用coord.request_stop()来请求所有线程停止。为了配合请求，每个线程必须定期检查coord .should_stop()。一旦调用了coord.request_stop()， coord.should_stop()将返回True。 一个典型的线程运行协调器会做如下事情:
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。
花下猫语： Python 工匠系列的文章很棒，它很好地将实战经验与理论融合起来，它的诚意体现在了写作风格、每个话题关注点与代码用例中。今天，继续给大家分享最新的作品（系列之六）：
在开发过程中，我们会经常面临的一个常见问题是如何正确管理外部资源，比如数据库、锁或者网络连接。稍不留意，程序将永久保留这些资源，即使我们不再需要它们。此类问题被称之为内存泄漏，因为每次在不关闭现有资源的情况下创建和打开给定资源的新实例时，可用内存都会减少。
我们在用Python进行机器学习建模项目的时候，每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯，我自己也有一套方法，是自己曾经踩过的坑总结出来的，现在在这里分享一下给大家，希望多少有些地方可以给大家借鉴。
“ 如果你用 Python 编程，那么你就无法避开异常，因为异常在这门语言里无处不在。打个比方，当你在脚本执行时按 ctrl+c 退出，解释器就会产生一个 KeyboardInterrupt 异常。而 KeyError、 ValueError、 TypeError 等更是日常编程里随处可见的老朋友。 ” 前言 异常处理工作由“捕获”和“抛出”两部分组成。“捕获”指的是使用 try...except 包裹特定语句，妥当的完成错误流程处理。而恰当的使用 raise 主动“抛出”异常，更是优雅代码里必不可少的组
当我们在编写代码时，经常会遇到需要管理资源的情况，比如打开和关闭文件，如果遇到了一些异常情况，我们需要关闭资源，不然会导致资源泄露，虽然我们可以通过手动的方式来关闭，但如果有多个异常情况需要考虑的话，万一不小心漏了一处，就芭比Q了。所以，如果有一种更加优雅的方式来处理资源泄露的问题，那必定是非常nice的。而上下文管理器就是在这样的背景下诞生的。
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。
原文链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?hl=en 一个图包含一组tf.Operation对象，表示计算单位;和tf.T
转载自 https://blog.csdn.net/dhfzhishi/article/details/78447520
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。
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
1、with操作符 在python中读写文件，可能需要这样的代码 try-finally读写文件 file_text = None try: file_text = open('./text', 'r') print file_text.read() except IOError, ex: traceback.print_exc() finally: if file_text: file_text.close() 同样，在python中使用线程锁，可能需要这样
用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证(可选的)值来自同一个图，确保图是默认图，并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None，则按原样使用。如果name_or_scope为None，则使用default_name。在这种情况下，如果以前在相同的范围中使用过相同的名称，则通过在名称后面附加_N使其惟一。变量作用域允许您创建新变量并共享已创建的变量，同时提供检查以防止意外创建或共享。
在Python编程中，文件操作和文件IO操作是十分常见的任务。无论是读取数据、写入日志还是处理文件内容，都离不开文件操作的支持。本文将深入探讨Python中文件操作和文件IO操作的各种技术细节，为读者提供全面的理解和实践指南。
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。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/book/senior_python/context/
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？
可以看到，使用上下文管理器，可以让代码更加优雅简洁。当然，上下文的管理器的作用不止于此，它内部的实现机制，能很好的处理代码异常，提升代码的复用性。
当我们创建了一个线程后，线程里面主要包括线程内核对象、线程环境块、1M大小的用户模式栈和内核模式栈。
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
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。
新的 Sentry SDK 应遵循 Unified API，使用一致的术语来指代概念。本文档说明了 Unified API 是什么以及为什么它存在。
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。
Python的上下文管理器是一种常用的语言特性，用于在一段代码执行期间管理资源，例如文件、网络连接、锁等。上下文管理器通过定义__enter__和__exit__方法，可以在进入和退出上下文时执行特定的代码，从而有效地管理资源，避免资源泄漏和错误的发生。
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：
流程控制是编程中的核心概念，它允许我们根据条件执行不同的操作，以及重复执行特定的任务。Python提供了强大而灵活的流程控制工具，本文将深入探讨Python的条件语句、循环结构以及相关技术，帮助你更好地掌握流程控制。
通过with打开一个文件，默认编码是jdK形式写的，所以加上encoding指定编码为utf8。
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：
With有这个特效，其实背后实际上是基于__enter__和__exit__这两个魔术方法来实现的。一个对象实现了__enter__和__exit__这两个魔术方法后，也能使用with语法。举个栗子，把大象放进冰箱有三步操作，第一步打开冰箱，第二步把大象放进冰箱，第三步关上冰箱，如果使用with语法可以这样实现：
例子一 首先来看一段代码： class Foo(object): def __init__(self): print('实例化一个对象') def __enter__(self): print('进入')def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print('退出') obj = Foo() with obj: print('正在执行') 上面代码执行结果为： 实例化一个对象
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