在Python中實現可選的上下文管理器

Question

我們的代碼庫具有以下使用模式：

factory = DataFactory(args)
dataset = factory.download_and_cache_big_dataset(key)
metadata = dataset.get_some_metadata()

當前， download_and_cache_big_dataset從S3提取一個非常大的文件並將其放置在某處。 除其他外，它確實

filename = get_s3_key(key)
filepath = os.path.join(get_tmp_dir(), filename)
s3.download_file(key, filepath)
return BigFileClass(filepath) # gets stored in a class somewhere

但是，此文件不會被刪除。 當少量調用此函數並依靠文件緩存時，這很好，但是當重復調用它且我們不想填滿磁盤時，這是不好的。 有沒有一種方法可以使用上下文管理器重構代碼，以便我們可以將其用作

factory = DataFactory(args)
with factory.download_and_cache_big_dataset(key) as dataset:
    metadata = dataset.get_some_metadata()
    # do something with metadata

# file gets automatically deleted

但是至關重要的是，在不破壞現有用法的情況下 ，其他代碼是否仍能正常工作？ 還是需要其他方法返回上下文管理器？

Answer 1

由於您返回BigFileClass的實例來處理/表示數據，因此建議您執行以下操作。

我假設數據文件對於每個實例都是唯一的。

• 將實例變量添加到BigFileClass以跟蹤數據文件的路徑。
• 添加__del__方法BigFileClass其中所述數據文件被刪除。

編輯：如果要使用BigFileClass作為contextmanager，請為BigFileClass定義__enter__和__exit__方法。 在這種情況下， __enter__唯一要做的就是return self 。

我將離開刪除文件的任務__del__方法（當一個引用計數BigFileClass達到0）。 當您已經刪除數據文件時，讓類實例仍然存在是不合適的。

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備注wrt體系結構。

對我來說，使用工廠似乎是不必要的麻煩。 IMO， download_and_cache_big_dataset可能只是返回BigFileClass實例的函數。