# Контекстный менеджер

### **1. Что такое контекстный менеджер**

* Контекстный менеджер управляет ресурсами, обеспечивая **правильное открытие и закрытие**.
* Используется через конструкцию `with`.
* Основная идея: **гарантированное выполнение кода при входе и выходе из контекста**, даже если возникла ошибка.

***

### **2. Синтаксис**

```python
with <context_manager> as <variable>:
    # код внутри контекста
```

***

### **3. Пример с файлом**

```python
with open("test.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, world!")
# Файл автоматически закрыт после выхода из блока
```

✅ Не нужно вызывать `f.close()` вручную.

***

### **4. Пример с блокировками (threading.Lock)**

```python
import threading

lock = threading.Lock()

with lock:
    # критическая секция
    print("Работаем с ресурсом безопасно")
```

* Контекстный менеджер гарантирует, что блокировка освободится даже при ошибке.

***

### **5. Создание собственного контекстного менеджера**

#### Вариант 1: через методы `__enter__` и `__exit__`

```python
class MyResource:
    def __enter__(self):
        print("Ресурс открыт")
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("Ресурс закрыт")

with MyResource() as r:
    print("Используем ресурс")
```

**Вывод:**

```
Ресурс открыт
Используем ресурс
Ресурс закрыт
```

#### Вариант 2: через декоратор `contextlib.contextmanager`

```python
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def my_resource():
    print("Открываю ресурс")
    yield "ресурс"
    print("Закрываю ресурс")

with my_resource() as r:
    print(f"Работаем с {r}")
```

***

### **6. Применение в автоматизации тестирования**

* **Файлы**: чтение/запись тестовых данных.
* **WebDriver**: запуск браузера и автоматическое закрытие.

```python
from selenium import webdriver

with webdriver.Chrome() as driver:
    driver.get("https://example.com")
    print(driver.title)
# Браузер закрыт автоматически
```

* **Сессии API**: `requests.Session()` через `with` для корректного закрытия соединения.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://kaze.gitbook.io/qa-theory/osnovy-programmirovaniya-na-python/kontekstnyi-menedzher.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.