contextlib — Утилиты для контекстов оператора with

Утилиты

Предоставляемые функции и классы:

class contextlib.AbstractContextManager

Абстрактный базовый класс для классов, реализующих object.__enter__() и object.__exit__(). Предоставляется реализация по умолчанию для object.__enter__(), которая возвращает self, а object.__exit__() — это абстрактный метод, который по умолчанию возвращает None. См. также определение Типов менеджеров контекста.

Добавлено в версии 3.6.

class contextlib.AbstractAsyncContextManager

Абстрактный базовый класс для классов, реализующих object.__aenter__() и object.__aexit__(). Предоставляется реализация по умолчанию для object.__aenter__(), которая возвращает self, а object.__aexit__() — это абстрактный метод, который по умолчанию возвращает None. См. также определение Асинхронных менеджеров контекста.

Добавлено в версии 3.7.

@contextlib.contextmanager

Эта функция — декоратор, который можно использовать для определения фабричной функции менеджеров контекста оператора with без необходимости создавать класс или отдельные методы __enter__() и __exit__().

Хотя многие объекты изначально поддерживают использование в операторах with, иногда требуется управлять ресурсом, который сам по себе не является менеджером контекста и не реализует метод close() для использования с contextlib.closing

Абстрактный пример, демонстрирующий корректное управление ресурсами:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def managed_resource(*args, **kwds):
    # Code to acquire resource, e.g.:
    resource = acquire_resource(*args, **kwds)
    try:
        yield resource
    finally:
        # Code to release resource, e.g.:
        release_resource(resource)

Затем эту функцию можно использовать так:

>>> with managed_resource(timeout=3600) as resource:
...     # Resource is released at the end of this block,
...     # even if code in the block raises an exception

Декорируемая функция при вызове должна возвращать итератор-генератор. Этот итератор должен выдать ровно одно значение, которое будет присвоено целевым объектам в предложении as оператора with, если оно есть.

В точке, где генератор выдаёт значение, выполняется блок, вложенный в оператор with. После выхода из блока выполнение генератора возобновляется. Если в блоке возникает необработанное исключение, оно повторно возбуждается внутри генератора в точке, где было выполнено yield. Поэтому для перехвата ошибки (если она возникнет) или выполнения очистки можно использовать оператор try…except…finally. Если исключение перехватывается только для его регистрации или выполнения какого-либо действия (а не для его полного подавления), генератор должен повторно возбудить это исключение. В противном случае менеджер контекста-генератор сообщит оператору with, что исключение обработано, и выполнение продолжится с оператора, следующего сразу за оператором with.

contextmanager() использует ContextDecorator, поэтому созданные им менеджеры контекста можно использовать как декораторы, а также в операторах with. При использовании в качестве декоратора при каждом вызове функции неявно создаётся новый экземпляр генератора (это позволяет созданным с помощью contextmanager() одноразовым менеджерам контекста удовлетворять требованию поддержки многократных вызовов, необходимому для использования в качестве декораторов).

Изменено в версии 3.2: Использование ContextDecorator.

@contextlib.asynccontextmanager

Аналогична contextmanager(), но создаёт асинхронный менеджер контекста.

Эта функция — декоратор, который можно использовать для определения фабричной функции асинхронных менеджеров контекста оператора async with без необходимости создавать класс или отдельные методы __aenter__() и __aexit__(). Её необходимо применять к функции асинхронного генератора.

Простой пример:

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def get_connection():
    conn = await acquire_db_connection()
    try:
        yield conn
    finally:
        await release_db_connection(conn)

async def get_all_users():
    async with get_connection() as conn:
        return conn.query('SELECT ...')

Добавлено в версии 3.7.

Менеджеры контекста, определённые с помощью asynccontextmanager(), можно использовать как декораторы или с операторами async with:

import time
from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def timeit():
    now = time.monotonic()
    try:
        yield
    finally:
        print(f'it took {time.monotonic() - now}s to run')

@timeit()
async def main():
    # ... async code ...

При использовании в качестве декоратора при каждом вызове функции неявно создаётся новый экземпляр генератора. Это позволяет созданным с помощью asynccontextmanager() одноразовым менеджерам контекста удовлетворять требованию поддержки многократных вызовов, необходимому для использования в качестве декораторов.

Изменено в версии 3.10: Асинхронные менеджеры контекста, созданные с помощью asynccontextmanager(), можно использовать в качестве декораторов.

contextlib.closing(thing)

Возвращает менеджер контекста, который закрывает thing после завершения блока. По сути, это эквивалентно:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def closing(thing):
    try:
        yield thing
    finally:
        thing.close()

И позволяет писать такой код:

from contextlib import closing
from urllib.request import urlopen

with closing(urlopen('https://www.python.org')) as page:
    for line in page:
        print(line)

без необходимости явно закрывать page. Даже если произойдёт ошибка, при выходе из блока with будет вызван page.close().

Примечание

Большинство типов, управляющих ресурсами, поддерживают протокол менеджера контекста, который закрывает thing при выходе из оператора with. Поэтому closing() наиболее полезен для сторонних типов, не поддерживающих менеджеры контекста. Этот пример приведён исключительно для иллюстрации: urlopen() обычно используется в менеджере контекста.

contextlib.aclosing(thing)

Возвращает асинхронный менеджер контекста, который после завершения блока вызывает метод aclose() объекта thing. По сути, это эквивалентно:

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def aclosing(thing):
    try:
        yield thing
    finally:
        await thing.aclose()

Важно, что aclosing() обеспечивает детерминированную очистку асинхронных генераторов, если они завершаются раньше времени из-за оператора break или исключения. Например:

from contextlib import aclosing

async with aclosing(my_generator()) as values:
    async for value in values:
        if value == 42:
            break

Этот шаблон гарантирует, что асинхронный код выхода генератора выполняется в том же контексте, что и его итерации (поэтому исключения и контекстные переменные работают ожидаемым образом, а код выхода не выполняется после завершения задачи, от которой он зависит).

Добавлено в версии 3.10.

contextlib.nullcontext(enter_result=None)

Возвращает менеджер контекста, который возвращает enter_result из __enter__, но в остальном ничего не делает. Он предназначен для использования вместо необязательного менеджера контекста, например:

def myfunction(arg, ignore_exceptions=False):
    if ignore_exceptions:
        # Use suppress to ignore all exceptions.
        cm = contextlib.suppress(Exception)
    else:
        # Do not ignore any exceptions, cm has no effect.
        cm = contextlib.nullcontext()
    with cm:
        # Do something

Пример с использованием enter_result:

def process_file(file_or_path):
    if isinstance(file_or_path, str):
        # If string, open file
        cm = open(file_or_path)
    else:
        # Caller is responsible for closing file
        cm = nullcontext(file_or_path)

    with cm as file:
        # Perform processing on the file

Его также можно использовать вместо асинхронных менеджеров контекста:

async def send_http(session=None):
    if not session:
        # If no http session, create it with aiohttp
        cm = aiohttp.ClientSession()
    else:
        # Caller is responsible for closing the session
        cm = nullcontext(session)

    async with cm as session:
        # Send http requests with session

Добавлено в версии 3.7.

Изменено в версии 3.10: Добавлена поддержка асинхронных менеджеров контекста.

contextlib.suppress(*exceptions)

Возвращает менеджер контекста, который подавляет любое из указанных исключений, если оно возникает в теле оператора with, после чего выполнение продолжается с первого оператора после окончания оператора with.

Как и любой другой механизм полного подавления исключений, этот менеджер контекста следует использовать только для обработки очень конкретных ошибок, когда известно, что правильным решением будет молча продолжить выполнение программы.

Например:

from contextlib import suppress

with suppress(FileNotFoundError):
    os.remove('somefile.tmp')

with suppress(FileNotFoundError):
    os.remove('someotherfile.tmp')

Этот код эквивалентен:

try:
    os.remove('somefile.tmp')
except FileNotFoundError:
    pass

try:
    os.remove('someotherfile.tmp')
except FileNotFoundError:
    pass

Этот менеджер контекста является реентерабельным.

Добавлено в версии 3.4.

contextlib.redirect_stdout(new_target)

Менеджер контекста для временного перенаправления sys.stdout в другой файл или файловоподобный объект.

Этот инструмент расширяет возможности существующих функций или классов, вывод которых жёстко направлен в stdout.

Например, вывод help() обычно направляется в sys.stdout. Его можно перехватить в строку, перенаправив вывод в объект io.StringIO. Заменяющий поток возвращается методом __enter__ и поэтому доступен в качестве цели оператора with:

with redirect_stdout(io.StringIO()) as f:
    help(pow)
s = f.getvalue()

Чтобы направить вывод help() в файл на диске, перенаправьте вывод в обычный файл:

with open('help.txt', 'w') as f:
    with redirect_stdout(f):
        help(pow)

Чтобы направить вывод help() в sys.stderr:

with redirect_stdout(sys.stderr):
    help(pow)

Обратите внимание: глобальный побочный эффект изменения sys.stdout означает, что этот менеджер контекста не подходит для библиотечного кода и большинства многопоточных приложений. Он также не влияет на вывод подпроцессов. Однако этот подход по-прежнему полезен для многих вспомогательных скриптов.

Этот менеджер контекста является реентерабельным.

Добавлено в версии 3.4.

contextlib.redirect_stderr(new_target)

Аналогичен redirect_stdout(), но перенаправляет sys.stderr в другой файл или файловоподобный объект.

Этот менеджер контекста является реентерабельным.

Добавлено в версии 3.5.

contextlib.chdir(path)

Менеджер контекста для изменения текущего рабочего каталога, не предназначенный для параллельного использования. Поскольку он изменяет глобальное состояние — рабочий каталог, — он не подходит для использования в большинстве многопоточных или асинхронных контекстов. Он также не подходит для большинства случаев нелинейного выполнения кода, например в генераторах, где выполнение программы временно приостанавливается: если это не требуется явно, не следует выполнять yield, пока активен этот менеджер контекста.

Это простая обёртка над chdir(): она меняет текущий рабочий каталог при входе и восстанавливает прежний при выходе.

Этот менеджер контекста является реентерабельным.

Добавлено в версии 3.11.

class contextlib.ContextDecorator

Базовый класс, позволяющий использовать менеджер контекста также в качестве декоратора.

Менеджеры контекста, наследующие ContextDecorator, должны реализовать __enter__ и __exit__ как обычно. __exit__ сохраняет возможность обработки исключений, даже если используется в качестве декоратора.

ContextDecorator используется в contextmanager(), поэтому эта функциональность доступна автоматически.

Пример использования ContextDecorator:

from contextlib import ContextDecorator

class mycontext(ContextDecorator):
    def __enter__(self):
        print('Starting')
        return self

    def __exit__(self, *exc):
        print('Finishing')
        return False

Затем класс можно использовать так:

>>> @mycontext()
... def function():
...     print('The bit in the middle')
...
>>> function()
Starting
The bit in the middle
Finishing

>>> with mycontext():
...     print('The bit in the middle')
...
Starting
The bit in the middle
Finishing

Это изменение — всего лишь синтаксический сахар для конструкции следующего вида:

def f():
    with cm():
        # Do stuff

Вместо этого ContextDecorator позволяет написать:

@cm()
def f():
    # Do stuff

Так становится очевидно, что cm применяется ко всей функции, а не только к её части (к тому же удобно избавиться от одного уровня отступов).

Существующие менеджеры контекста, уже имеющие базовый класс, можно расширить, используя ContextDecorator в качестве класса-миксина:

from contextlib import ContextDecorator

class mycontext(ContextBaseClass, ContextDecorator):
    def __enter__(self):
        return self

    def __exit__(self, *exc):
        return False

Примечание

Поскольку декорируемую функцию необходимо вызывать несколько раз, базовый менеджер контекста должен поддерживать использование в нескольких операторах with. Если это не так, следует использовать исходную конструкцию с явным оператором with внутри функции.

Добавлено в версии 3.2.

class contextlib.AsyncContextDecorator

Аналогичен ContextDecorator, но предназначен только для асинхронных функций.

Пример использования AsyncContextDecorator:

from asyncio import run
from contextlib import AsyncContextDecorator

class mycontext(AsyncContextDecorator):
    async def __aenter__(self):
        print('Starting')
        return self

    async def __aexit__(self, *exc):
        print('Finishing')
        return False

Затем класс можно использовать так:

>>> @mycontext()
... async def function():
...     print('The bit in the middle')
...
>>> run(function())
Starting
The bit in the middle
Finishing

>>> async def function():
...    async with mycontext():
...         print('The bit in the middle')
...
>>> run(function())
Starting
The bit in the middle
Finishing

Добавлено в версии 3.10.

class contextlib.ExitStack

Менеджер контекста, предназначенный для удобного программного объединения других менеджеров контекста и функций очистки, особенно если они являются необязательными или зависят от входных данных.

Например, группу файлов можно легко обработать в одном операторе with следующим образом:

with ExitStack() as stack:
    files = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in filenames]
    # All opened files will automatically be closed at the end of
    # the with statement, even if attempts to open files later
    # in the list raise an exception

Метод __enter__() возвращает экземпляр ExitStack и не выполняет никаких дополнительных операций.

Каждый экземпляр хранит стек зарегистрированных обратных вызовов, которые вызываются в обратном порядке при закрытии экземпляра (явно или неявно в конце оператора with). Обратите внимание: обратные вызовы не вызываются неявно при сборке мусора для экземпляра стека контекстов.

Эта модель стека используется для корректной обработки менеджеров контекста, получающих ресурсы в своём методе __init__ (например, файловых объектов).

Поскольку зарегистрированные обратные вызовы вызываются в порядке, обратном порядку регистрации, поведение эквивалентно использованию нескольких вложенных операторов with с зарегистрированным набором обратных вызовов. Это распространяется и на обработку исключений: если внутренний обратный вызов подавляет или заменяет исключение, внешние обратные вызовы получат аргументы, соответствующие обновлённому состоянию.

Это API относительно низкого уровня, который управляет правильным разворачиванием стека обратных вызовов выхода. Он служит подходящей основой для высокоуровневых менеджеров контекста, изменяющих стек выхода в соответствии с потребностями приложения.

Добавлено в версии 3.3.

enter_context(cm)

Входит в новый менеджер контекста и добавляет его метод __exit__() в стек обратных вызовов. Возвращаемое значение — результат собственного метода __enter__() менеджера контекста.

Эти менеджеры контекста могут подавлять исключения так же, как обычно, при непосредственном использовании в операторе with.

Изменено в версии 3.11: Если cm не является менеджером контекста, возбуждается TypeError вместо AttributeError.

push(exit)

Добавляет метод __exit__() менеджера контекста в стек обратных вызовов.

Поскольку __enter__ не вызывается, этот метод можно использовать, чтобы охватить часть реализации __enter__() собственным методом __exit__() менеджера контекста.

Если передан объект, не являющийся менеджером контекста, этот метод считает его обратным вызовом с той же сигнатурой, что и у метода __exit__() менеджера контекста, и напрямую добавляет его в стек обратных вызовов.

Возвращая истинные значения, эти обратные вызовы могут подавлять исключения так же, как методы __exit__() менеджера контекста.

Переданный объект возвращается функцией, что позволяет использовать этот метод в качестве декоратора функции.

callback(callback, /, *args, **kwds)

Принимает произвольную функцию обратного вызова и аргументы и добавляет её в стек обратных вызовов.

В отличие от других методов, добавленные таким способом обратные вызовы не могут подавлять исключения (поскольку им никогда не передаются сведения об исключении).

Переданный обратный вызов возвращается функцией, что позволяет использовать этот метод в качестве декоратора функции.

pop_all()

Передаёт стек обратных вызовов новому экземпляру ExitStack и возвращает его. Эта операция не вызывает обратные вызовы — теперь они будут вызваны при закрытии нового стека (явно или неявно в конце оператора with).

Например, группу файлов можно открыть как операцию «всё или ничего» следующим образом:

with ExitStack() as stack:
    files = [stack.enter_context(open(fname)) for fname in filenames]
    # Hold onto the close method, but don't call it yet.
    close_files = stack.pop_all().close
    # If opening any file fails, all previously opened files will be
    # closed automatically. If all files are opened successfully,
    # they will remain open even after the with statement ends.
    # close_files() can then be invoked explicitly to close them all.

close()

Немедленно разворачивает стек обратных вызовов, вызывая их в порядке, обратном порядку регистрации. Для зарегистрированных менеджеров контекста и обратных вызовов выхода передаваемые аргументы указывают на то, что исключений не возникло.

class contextlib.AsyncExitStack

Асинхронный менеджер контекста, аналогичный ExitStack, который позволяет объединять синхронные и асинхронные менеджеры контекста, а также использовать сопрограммы для логики очистки.

Метод close() не реализован; вместо него следует использовать aclose().

coroutine enter_async_context(cm)

Аналогичен ExitStack.enter_context(), но ожидает асинхронный менеджер контекста.

Изменено в версии 3.11: Если cm не является асинхронным менеджером контекста, возбуждается TypeError вместо AttributeError.

push_async_exit(exit)

Аналогичен ExitStack.push(), но ожидает асинхронный менеджер контекста или функцию сопрограммы.

push_async_callback(callback, /, *args, **kwds)

Аналогичен ExitStack.callback(), но ожидает функцию сопрограммы.

coroutine aclose()

Аналогичен ExitStack.close(), но корректно обрабатывает объекты, ожидающие завершения.

Продолжение примера для asynccontextmanager():

async with AsyncExitStack() as stack:
    connections = [await stack.enter_async_context(get_connection())
        for i in range(5)]
    # All opened connections will automatically be released at the end of
    # the async with statement, even if attempts to open a connection
    # later in the list raise an exception.

Добавлено в версии 3.7.

Примеры и рецепты

В этом разделе описаны некоторые примеры и рецепты эффективного использования инструментов, предоставляемых contextlib.

with ExitStack() as stack:
    for resource in resources:
        stack.enter_context(resource)
    if need_special_resource():
        special = acquire_special_resource()
        stack.callback(release_special_resource, special)
    # Perform operations that use the acquired resources

stack = ExitStack()
try:
    x = stack.enter_context(cm)
except Exception:
    # handle __enter__ exception
else:
    with stack:
        # Handle normal case

from contextlib import contextmanager, AbstractContextManager, ExitStack

class ResourceManager(AbstractContextManager):

    def __init__(self, acquire_resource, release_resource, check_resource_ok=None):
        self.acquire_resource = acquire_resource
        self.release_resource = release_resource
        if check_resource_ok is None:
            def check_resource_ok(resource):
                return True
        self.check_resource_ok = check_resource_ok

    @contextmanager
    def _cleanup_on_error(self):
        with ExitStack() as stack:
            stack.push(self)
            yield
            # The validation check passed and didn't raise an exception
            # Accordingly, we want to keep the resource, and pass it
            # back to our caller
            stack.pop_all()

    def __enter__(self):
        resource = self.acquire_resource()
        with self._cleanup_on_error():
            if not self.check_resource_ok(resource):
                msg = "Failed validation for {!r}"
                raise RuntimeError(msg.format(resource))
        return resource

    def __exit__(self, *exc_details):
        # We don't need to duplicate any of our resource release logic
        self.release_resource()

cleanup_needed = True
try:
    result = perform_operation()
    if result:
        cleanup_needed = False
finally:
    if cleanup_needed:
        cleanup_resources()

from contextlib import ExitStack

with ExitStack() as stack:
    stack.callback(cleanup_resources)
    result = perform_operation()
    if result:
        stack.pop_all()

from contextlib import ExitStack

class Callback(ExitStack):
    def __init__(self, callback, /, *args, **kwds):
        super().__init__()
        self.callback(callback, *args, **kwds)

    def cancel(self):
        self.pop_all()

with Callback(cleanup_resources) as cb:
    result = perform_operation()
    if result:
        cb.cancel()

from contextlib import ExitStack

with ExitStack() as stack:
    @stack.callback
    def cleanup_resources():
        ...
    result = perform_operation()
    if result:
        stack.pop_all()

from contextlib import ContextDecorator
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class track_entry_and_exit(ContextDecorator):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __enter__(self):
        logging.info('Entering: %s', self.name)

    def __exit__(self, exc_type, exc, exc_tb):
        logging.info('Exiting: %s', self.name)

with track_entry_and_exit('widget loader'):
    print('Some time consuming activity goes here')
    load_widget()

@track_entry_and_exit('widget loader')
def activity():
    print('Some time consuming activity goes here')
    load_widget()

Одноразовые, повторно используемые и реентерабельные менеджеры контекста

Большинство менеджеров контекста устроены так, что эффективно использовать их можно только один раз в операторе with. Такие одноразовые менеджеры контекста необходимо создавать заново при каждом использовании — повторная попытка использовать их вызовет исключение или приведёт к некорректной работе.

Из-за этого распространённого ограничения обычно рекомендуется создавать менеджеры контекста непосредственно в заголовке оператора with, в котором они используются (как показано во всех приведённых выше примерах).

Файлы — пример эффективных одноразовых менеджеров контекста: первый оператор with закроет файл, запретив дальнейшие операции ввода-вывода с использованием этого файлового объекта.

Менеджеры контекста, созданные с помощью contextmanager(), также являются одноразовыми и сообщат об ошибке, если базовый генератор не выдаст значение при попытке повторного использования:

>>> from contextlib import contextmanager
>>> @contextmanager
... def singleuse():
...     print("Before")
...     yield
...     print("After")
...
>>> cm = singleuse()
>>> with cm:
...     pass
...
Before
After
>>> with cm:
...     pass
...
Traceback (most recent call last):
    ...
RuntimeError: generator didn't yield

>>> from contextlib import redirect_stdout
>>> from io import StringIO
>>> stream = StringIO()
>>> write_to_stream = redirect_stdout(stream)
>>> with write_to_stream:
...     print("This is written to the stream rather than stdout")
...     with write_to_stream:
...         print("This is also written to the stream")
...
>>> print("This is written directly to stdout")
This is written directly to stdout
>>> print(stream.getvalue())
This is written to the stream rather than stdout
This is also written to the stream

>>> from contextlib import ExitStack
>>> stack = ExitStack()
>>> with stack:
...     stack.callback(print, "Callback: from first context")
...     print("Leaving first context")
...
Leaving first context
Callback: from first context
>>> with stack:
...     stack.callback(print, "Callback: from second context")
...     print("Leaving second context")
...
Leaving second context
Callback: from second context
>>> with stack:
...     stack.callback(print, "Callback: from outer context")
...     with stack:
...         stack.callback(print, "Callback: from inner context")
...         print("Leaving inner context")
...     print("Leaving outer context")
...
Leaving inner context
Callback: from inner context
Callback: from outer context
Leaving outer context

>>> from contextlib import ExitStack
>>> with ExitStack() as outer_stack:
...     outer_stack.callback(print, "Callback: from outer context")
...     with ExitStack() as inner_stack:
...         inner_stack.callback(print, "Callback: from inner context")
...         print("Leaving inner context")
...     print("Leaving outer context")
...
Leaving inner context
Callback: from inner context
Leaving outer context
Callback: from outer context