3-1. Context manager annotation

前回のレッスンでは、[exit,enter]magicメソッドをクラス形式で実装し、文を使用してカスタマイズしました。Pythonの内部に少し入ったと言えるでしょう。 このように内部からアクセスする場合,最初はクラス形式で定義してアクセスする方法にすぎない.ただしannotation(@)を使ってアクセスしやすい方法があります。 クラス形式ではなく、関数形式でアクセスします。

Context manager annotation

なぜcontextlibアクセサリーに関数としてアクセスするのですか?🤔

コードは直感的で、簡単です。 コードの数が減っているので例外処理がしやすく、読みやすさが良い。 関数なので、再利用性がいいです。

装飾:クラスシェイプクラスシェイプ

import contextlib

class MyFileWrite():
    def __init__(self,file_name, method):
        self.file_obj = open(file_name,method)

    def __enter__(self):
        return self.file_obj
    
    def __exit__(self, exc_type, value, trace_back):
        if exc_type:
            print('Logging exception {}'.format(exc_type, value, trace_back))
        self.file_obj.close()

with MyFileWrite('./testfile3.txt','w') as f:
    f.write('context manager test3\ncontextllib test3.')

装飾:関数の形式

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def my_file_writer(file_name, method):
    f =  open(file_name,method)

    yield f #__enter__
    f.close() # __exit__
    
with my_file_writer('testfile4.txt','w') as f:
    f.write('Context Manager Test4.\nContextlib Test4')

特長 クラス形式に比べて、コードはずっと簡単です。 enter文は個別に定義されません。代わりに発電機を使う。

enter、jner ratorではなくexit?🤔 発電機は小さなモータを生成する関数です。 イテレーションは、クラス内でメソッドを個別に実装する必要があります。 関数ではjenner ratorはyieldというキーワードを使うだけで終わります。 したがってjenner layerは、ウィジェットよりもずっと簡単です。 「最終品目」を宣言すると、enter構文と同じ役割を果たします。 降伏構文はexit構文として定義されます。 発電機と生産量 一度にメモリに格納するのではなく、要素を1つずつ返します。 戻る場所を覚えておいてください。 降伏を使用して、値を関数に渡しながら、コードを関数に譲ります。 上のコードに屈服と書くと、内部では「あ~ここにwith文が入っていたのか」と思われます。

タイマー機能：クラス別実施

import time

class ExecuteTimer(object):
    def __init__(self, msg):
        self._msg = msg
    
    def __enter__(self):
        self._start = time.monotonic()
        return self._start

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        if exc_type:
            print("Logging exception {}".format((exc_type, exc_value, exc_traceback)))
        else:
            print('{}:{} s'.format(self._msg, time.monotonic() - self._start))
        return True

with ExecuteTimer('Start Job') as v:
    print('Received start monotonic : {}'.format(v))
    #excute job
    for i in range(100000000):
        pass
    
    raise Exception('Raise! Exception!!')

タイマ機能:関数による実装

import time

@contextlib.contextmanager
def ExcuteTimerDc(msg):
    start = time.monotonic()
    try:
        yield start #__enter__
    except BaseException as e:
        print('Logging exception: {}:{}'.format(msg,e))
        raise #예외 발생 시 상위 클래스로 던짐
    else: #__exit__
        print('{}: {}s'.format(msg,time.monotonic()-start))

with ExcuteTimerDc('start job') as v:
    print('received start monotonid : {}'.format(v))
    for i in range(10000000):
        pass
    # raise value error : 예외처리
    raise ValueError('occurred.')

例外処理 fmに従って異常処理を行う場合、class形式がより良い。 どうしたんですか。🤔 エラータイプ、エラー値、トレーサビリティパッケージがあるので、より丁寧に処理できます。