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所谓上下文
计算机上下文（Context）对于我而言，一直是一个很抽象的名词。就像形而上一样，经常听见有人说，但是无法和现实认知世界相结合。
最直观的上下文，莫过于小学的语文课，经常会问联系上下文，推测...，回答...，表明作者...。文章里的上下文比较好懂，无非就是前与后。
直到了解了计算机的执行状态，程式的运行，才稍微对计算机的上下文(context)有了一定的认识，多半还是只可意会，不可言传。本文所讨论的上下文，简而言之，就是程式所执行的环境状态，或者说程式运行的情景。
关于上下文的定义，我就不在多言，具体通过程式来理解。既然提及上下文，就不可避免的涉及Python中关于上下文的魔法，即上下文管理器（contextor）。
资源的创建和释放场景
上下文管理器的常用于一些资源的操作，需要在资源的获取与释放相关的操作，一个典型的例子就是数据库的连接，查询，关闭处理。先看如下一个例子：
class Database(object):
def __init__(self):
self.connected = False
def connect(self):
self.connected = True
def close(self):
self.connected = False
def query(self):
if self.connected:
return 'query data'
else:
raise ValueError('DB not connected ')
def handle_query():
db = Database()
db.connect()
print 'handle --- ', db.query()
db.close()
def main():
handle_query()
if __name__ == '__main__':
main()
上述的代码很简单，针对Database这个数据库类，提供了connect query 和close 三种常见的db交互接口。客户端的代码中，需要查询数据库并处理查询结果。当然这个操作之前，需要连接数据库（db.connect()）和操作之后关闭数据库连接（ db.close()）。上述的代码可以work，可是如果很多地方有类似handle_query的逻辑，连接和关闭这样的代码就得copy很多遍，显然不是一个优雅的设计。
对于这样的场景，在python黑魔法—装饰器中有讨论如何优雅的处理。下面使用装饰器进行改写如下：
class Database(object):
...
def dbconn(fn):
def wrapper
(*args, **kwargs):
db = Database()
db.connect()
ret = fn(db, *args, **kwargs)
db.close()
return ret
return wrapper
@dbconn
def handle_query(db=None):
print 'handle --- ', db.query()
def main():
...
编写一个dbconn的装饰器，然后在针对handle_query进行装饰即可。使用装饰器，复用了很多数据库连接和释放的代码逻辑，看起来不错。
装饰器解放了生产力。可是，每个装饰器都需要事先定义一下db的资源句柄，看起来略丑，不够优雅。
优雅的With as语句
Python提供了With语句语法，来构建对资源创建与释放的语法糖。给Database添加两个魔法方法：
class Database
(object):
...
def __enter__(self):
self.connect()
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.close()
然后修改handle_query函数如下：
def handle_query():
with Database() as db:
print 'handle ---', db.query()
在Database类实例的时候，使用with语句。一切正常work。比起装饰器的版本，虽然多写了一些字符，但是代码可读性变强了。
上下文管理协议
前面初略的提及了上下文，那什么又是上下文管理器呢？与python黑魔法—迭代器类似，实现了迭代协议的函数/对象即为迭代器。实现了上下文协议的函数/对象即为上下文管理器。
迭代器协议是实现了__iter__方法。上下文管理协议则是__enter__和__exit__。对于如下代码结构：
class Contextor:
def __enter__(self)
:
pass
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
pass
contextor = Contextor()
with contextor [as var]:
with_body
Contextor 实现了__enter__和__exit__这两个上下文管理器协议，当Contextor调用/实例化的时候，则创建了上下文管理器contextor。类似于实现迭代器协议类调用生成迭代器一样。
配合with语句使用的时候，上下文管理器会自动调用__enter__方法，然后进入运行时上下文环境，如果有as 从句，返回自身或另一个与运行时上下文相关的对象，值赋值给var。当with_body执行完毕退出with语句块或者with_body代码块出现异常，则会自动执行__exit__方法，并且会把对于的异常参数传递进来。如果__exit__函数返回True。则with语句代码块不会显示的抛出异常，终止程序，如果返回None或者False，异常会被主动raise，并终止程序。
大致对with语句的执行原理总结Python上下文管理器与with语句:
执行 contextor 以获取上下文管理器
加载上下文管理器的 exit() 方法以备稍后调用
调用上下文管理器的 enter() 方法
如果有 as var 从句，则将 enter() 方法的返回值赋给 var
执行子代码块 with_body
调用上下文管理器的 exit() 方法，如果 with_body 的退出是由异常引发的，那么该异常的 type、value 和 traceback 会作为参数传给 exit()，否则传三个 None
如果 with_body 的退出由异常引发，并且 exit() 的返回值等于 False，那么这个异常将被重新引发一次；如果 exit() 的返回值等于 True，那么这个异常就被无视掉，继续执行后面的代码
了解了with语句和上下文管理协议，或许对上下文有了一个更清晰的认识。即代码或函数执行的时候，调用函数时候有一个环境，在不同的环境调用，有时候效果就不一样，这些不同的环境就是上下文。例如数据库连接之后创建了一个数据库交互的上下文，进入这个上下文，就能使用连接进行查询，执行完毕关闭连接退出交互环境。创建连接和释放连接都需要有一个共同的调用环境。不同的上下文，通常见于异步的代码中。
上下文管理器工具
通过实现上下文协议定义创建上下文管理器很方便，Python为了更优雅，还专门提供了一个模块用于实现更函数式的上下文管理器用法。
import contextlib
@contextlib.contextmanager
def database():
db = Database()
try:
if not db.connected:
db.connect()
yield db
except Exception as e:
db.close()
def handle_query():
with database() as db:
print 'handle ---', db.query()
使用contextlib 定义一个上下文管理器函数，通过with语句，database调用生成一个上下文管理器，然后调用函数隐式的__enter__方法，并将结果通yield返回。最后退出上下文环境的时候，在except代码块中执行了__exit__方法。当然我们可以手动模拟上述代码的执行的细节。
In [1
]: context = database() # 创建上下文管理器
In [2]: context
In [3]: db = context.__enter__() # 进入with语句
In [4]: db
# as语句，返回 Database实例
Out[4]:
In [5]: db.query()
Out[5]: 'query data'
In [6]: db.connected
Out[6]:
True
In [7]: db.__exit__(None, None, None) # 退出with语句
In [8]: db
Out[8]:
In [
9]: db.connected
Out[9]: False
上下文管理器的用法
既然了解了上下文协议和管理器，当然是运用到实践啦。通常需要切换上下文环境，往往是在多线程/进程这种编程模型。当然，单线程异步或者协程的当时，也容易出现函数的上下文环境经常变动。
异步式的代码经常在定义和运行时存在不同的上下文环境。此时就需要针对异步代码做上下文包裹的hack。看下面一个例子：
import tornado.ioloop
ioloop = tornado.ioloop.IOLoop.instance()
def callback():
print 'run callback'
raise ValueError('except in callback')
def async_task():
print 'run async task'
ioloop.add_callback(callback=callback)
def main():
try:
async_task()
except Exception as e:
print 'exception {}'.format(e)
print 'end'
main()
ioloop.start()
运行上述代码得到如下结果
run async task
end
run callback
ERROR:root:Exception in callback
Traceback (most recent call last):
...
raise ValueError('except in callback')
ValueError: except in callback
主函数中main中，定义了异步任务函数async_task的调用。async_task中异常，在except中很容易catch，可是callback中出现的异常，则无法捕捉。原因就是定义的时候上下文为当前的线程执行环境，而使用了tornado的ioloop.add_callback方法，注册了一个异步的调用。当callback异步执行的时候，他的上下文已经和async_task的上下文不一样了。因此在main的上下文，无法catch异步中callback的异常。
下面使用上下文管理器包装如下：
class Contextor(object):
def __enter__(self):
pass
def __exit__(self, exc_type,
exc_val, exc_tb):
if all([exc_type, exc_val, exc_tb]):
print 'handler except'
print 'exception {}'.format(exc_val)
return True
def main():
with tornado.stack_context.StackContext(Contextor):
async_task()
运行main之后的结果如下：
run async task
handler except
run callback
handler except
exception except in callback
可见，callback的函数的异常，在上下文管理器Contextor中被处理了，也就是说callback调用的时候，把之前main的上下文保存并传递给了callback。当然，上述的代码也可以改写如下：
@contextlib.contextmanager
def contextor():
try
:
yield
except Exception as e:
print 'handler except'
print 'exception {}'.format(e)
finally:
print 'release'
def main():
with tornado.stack_context
.StackContext(contextor):
async_task()
效果类似。当然，也许有人会对StackContext这个tornado的模块感到迷惑。其实他恰恰应用上下文管理器的魔法的典范。查看StackContext的源码，实现非常精秒，非常佩服tornado作者的编码设计能力。至于StackContext究竟如何神秘，已经超出了本篇的范围，将会在介绍tonrado异步上下文管理器中介绍。
来源：人世间
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