你是不是也遇到过这样的问题：写文件操作时忘记调用close()导致资源泄漏？处理数据库连接时，因为异常没关闭连接让服务器崩溃？别慌！今天咱们聊聊Python里的"资源管家"——with语句，它可不只是用来打开文件那么简单，数据库连接、多线程锁都能轻松拿捏！

什么是with语句？一句话讲明白

with语句就像给资源配了个"智能管家"，自动帮你完成"开门-使用-关门"全流程。不管你是正常用完资源，还是中途报错，它都能确保资源被正确释放，再也不用手动调用close()啦！

它的核心秘密在于上下文管理器协议——只要一个对象实现了__enter__()（开门）和__exit__()（关门）方法，就能用with语句管理。比如文件对象、数据库连接、线程锁，都是天生的"乖宝宝"，会乖乖配合with语句~

场景一：文件操作——最经典的"自动关门"

说到with语句，文件操作绝对是它的"成名作"！以前写文件读写，得用try-finally手动关文件，又臭又长：

# 传统写法：手动关文件，生怕忘写finally
file = None
try:
    file = open('data.txt', 'r')
    content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在！")
finally:
    if file:
        file.close()  # 漏写这行就等着资源泄漏吧！

有了with语句，直接简化成一行，自动关文件，安全感拉满

# with语句：自动关文件，优雅！
with open('data.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)
# 出了with块，文件已经自动关闭，随便你怎么操作都不怕~

进阶技巧：还能同时管理多个文件，比如读取一个文件并写入另一个，全程自动关：

# 同时操作两个文件，一个读一个写
with open('input.txt', 'r') as infile, open('output.txt', 'w') as outfile:
    outfile.write(infile.read().upper())  # 把内容转大写写入新文件

看图感受下with语句的简洁：

（代码编辑器截图：左侧文件结构，中间with语句操作文件，底部显示运行结果，全程无手动close()）

场景二：数据库连接——再也不怕连接泄漏

数据库连接可是"娇贵资源"，一个没关就可能让服务器崩溃！但有了with语句，连接自动关闭，安全感爆棚~

举个SQLite的例子：

import sqlite3

# with语句管理数据库连接，自动关闭
with sqlite3.connect('example.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM users')  # 查询用户表
    results = cursor.fetchall()  # 获取结果
    print(f"查到{len(results)}条数据！")
# 出了with块，连接已经自动关闭，服务器表示：谢谢你啊~

高级玩家：异步数据库连接（asyncpg）

现在异步编程这么火，with语句也能跟上！比如用asyncpg操作PostgreSQL：

# 异步数据库连接，async with更配哦~
async with asyncpg.create_pool(**creds) as pool:  # 创建连接池
    async with pool.acquire() as conn:  # 获取连接
        await conn.execute("INSERT INTO logs VALUES($1)", datetime.now())  # 插入数据

数据库连接的"自动管理"长这样：

（代码截图：with语句嵌套管理连接池和连接，底部显示运行结果，无需手动close()）

场景三：多线程锁——线程安全"一键搞定"

多线程编程最怕啥？竞态条件！多个线程抢着改一个变量，结果乱套了…但用with语句管理线程锁，自动加锁解锁，线程安全so easy！

举个栗子：多线程计数器

import threading

lock = threading.Lock()  # 创建锁
shared_counter = 0  # 共享变量

def worker():
    global shared_counter
    with lock:  # 自动加锁，用完自动解锁
        shared_counter += 1  # 线程安全的自增

# 创建5个线程并发执行
threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(5)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

print(f"最终结果：{shared_counter}")  # 输出5，完美！

对比一下：加锁vs不加锁

不加锁时，5个线程可能同时改shared_counter，结果可能是3或4；加了with lock后，结果一定是5！ 看下图效果：

（左侧代码加锁，右侧记事本显示结果：加锁后5行整齐输出，不加锁则混乱）

高级玩法：自定义上下文管理器，想管啥就管啥！

with语句不止能用内置对象，还能自己定义"管家"！比如写个计时器，自动统计代码块运行时间：

import time

class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()  # 开门：记录开始时间
        return self

    def __exit__(self, *args):
        print(f"耗时：{time.time()-self.start:.2f}秒")  # 关门：计算耗时

# 用起来！
with Timer():
    time.sleep(1.5)  # 模拟耗时操作
# 输出：耗时：1.50秒

甚至可以用contextlib装饰器简化：

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def temp_dir():
    path = tempfile.mkdtemp()  # 创建临时目录
    try:
        yield path  # 返回目录路径
    finally:
        shutil.rmtree(path)  # 自动删除目录

with temp_dir() as tmp:
    print(f"使用临时目录：{tmp}")  # 用完自动删，干净！

避坑指南：这些错误别踩！

1. AttributeError: enter
   → 原因：对象没实现上下文协议（没写__enter__和__exit__） → 解决：检查是否用错对象，比如with 普通变量:就会报错
2. 嵌套with块
   → 不推荐：with A(): with B(): ...
   → 推荐：with A() as a, B() as b: 一行搞定多资源
3. 异步同步混用
   → 错误：在同步函数里用async with
   → 解决：async with只能在async def函数里配合await使用

with语句，Pythoner必备"安全符"

不管是文件、数据库还是多线程，with语句都能帮你自动管理资源，既减少代码量，又避免资源泄漏，简直是"一举两得"！记住：写Python时，遇到需要"打开-关闭"的资源，先想想能不能用with语句，优雅又安全~

最后送大家一句口诀："with一出，资源无忧；自动管理，bug溜走！"

参考来源：

CSDN博客：Python with语句深度实战指南Python官方文档：Context Managers