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
1、如何使用上下文管理器：
如何打开一个文件，并写入"hello world"
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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：
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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：
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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。
2、自定义上下文管理器
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
完备的__exit__函数如下：
def __exit__(self,exc_type,exc_value,exc_tb)
其中，exc_type:异常类型；exc_value:异常值；exc_tb:异常追踪信息
当__exit__返回True时，异常不传播
3、contextlib模块
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：
1 from contextlib import contextmanager 2 @contextmanager 3 def make_context(): 4 print 'enter' 5 try: 6 yield "ok" 7 except RuntimeError,err: 8 print 'error',err 9 finally: 10 print 'exit' 11 12 >>>with make_context() as value: 13 print value 14 15 输出为： 16 enter 17 ok 18 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
4、contextlib.nested:减少嵌套
对于：
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with open(filename,mode) as reader: with open(filename1,mode1) as writer: writer.write(reader.read()) |
可以通过contextlib.nested进行简化：
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with contextlib.nested(open(filename,mode),open(filename1,mode1)) as (reader,writer): writer.write(reader.read()) |
在python 2.7及以后，被一种新的语法取代：
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with open(filename,mode) as reader,open(filename1,mode1) as writer: writer.write(reader.read()) |
5、contextlib.closing()
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）。
import contextlib class myclass(): def __init__(self): print '__init__' def close(self): print 'close()' with contextlib.closing(myclass()): print 'ok' 输出： __init__ ok close()
自定义线程池
简单版本：
import queue import threading import time class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get() def add_thread(self): self.queue.put(threading.Thread) ''' pool = ThreadPool(10) def func(arg, p): print(arg) time.sleep(1) p.add_thread() for i in range(30): Pool = pool.get_thread() t = Pool(target=func, args=(i, pool)) t.start() '''
复杂版本：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import queue import threading import contextlib import time StopEvent = object() class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num, max_task_num = None): if max_task_num: self.q = queue.Queue(max_task_num) else: self.q = queue.Queue() self.max_num = max_num self.cancel = False self.terminal = False self.generate_list = [] self.free_list = [] def run(self, func, args, callback=None): """ 线程池执行一个任务 :param func: 任务函数 :param args: 任务函数所需参数 :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数） :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None """ if self.cancel: return if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num: self.generate_thread() w = (func, args, callback,)#主线程 self.q.put(w)#主线程 def generate_thread(self): """ 创建一个线程 """ t = threading.Thread(target=self.call) t.start() def call(self): """ 循环去获取任务函数并执行任务函数 """ current_thread = threading.currentThread() self.generate_list.append(current_thread) event = self.q.get()#if q为空，则阻塞住，一直等到有任务进来并把它取出来 while event != StopEvent: func, arguments, callback = event try: result = func(*arguments) success = True except Exception as e: success = False result = None if callback is not None: try: callback(success, result) except Exception as e: pass with self.worker_state(self.free_list, current_thread): if self.terminal: event = StopEvent else: event = self.q.get()#key：该线程在这里继续等待新的任务，任务来了，继续执行 #暂时将该线程对象放到free_list中。 else: self.generate_list.remove(current_thread) def close(self): """ 执行完所有的任务后，所有线程停止 """ self.cancel = True full_size = len(self.generate_list) while full_size: self.q.put(StopEvent) full_size -= 1 def terminate(self): """ 无论是否还有任务，终止线程 """ self.terminal = True while self.generate_list: self.q.put(StopEvent) self.q.queue.clear() @contextlib.contextmanager def worker_state(self, free_list, worker_thread): """ 用于记录线程中正在等待的线程数 """ free_list.append(worker_thread)#新的任务来的时候判断 # if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num # 任务得创建新的线程来处理；如果len(self.free_list) ！= 0：由阻塞着的存在free_list中的线程处理（event = self.q.get()） try: yield finally: free_list.remove(worker_thread) # How to use pool = ThreadPool(5) def callback(status, result): # status, execute action status # result, execute action return value pass def action(i): time.sleep(1) print(i) for i in range(30): ret = pool.run(action, (i,), callback) time.sleep(2) print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list)) print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list)) # pool.close() # pool.terminate()
延伸：
import contextlib import socket @contextlib.contextmanager def context_socket(host,port): sk=socket.socket() sk.bind((host,port)) sk.listen(5) try: yield sk finally:sk.close() with context_socket('127.0.0.1',8888) as socket: print(socket)