python上下文如何与变量作用域相关？

Question

我从“” Bayesian Methods for Hackers“中读取了示例，并且注意到通过python上下文获得的一种”魔术“：

  

在PyMC3中，我们通常在Model对象的上下文中处理模型中所需的所有变量。   与PyMC相比，这是额外的便利层。   在给定模型的上下文中创建的任何变量将是   自动分配给该模型。   如果您尝试在模型上下文之外定义变量，那么您会收到错误消息。

有问题的代码是这个

import pymc3 as pm

with pm.Model() as model:
    parameter = pm.Exponential("poisson_param", 1.0)
    data_generator = pm.Poisson("data_generator", parameter)

我试图用定义了__enter__和__exit__方法的自定义玩具类来复制这种行为，但是无法创建一个能使“在给定模型上下文中创建的任何变量都可以自动分配给该模型”

Answer 1

好的。

这些对象基本上是“智能”的，因为它们以某种方式知道当前上下文（模型）是什么，并在其中注册自己。

这是一个示例（它也支持输入嵌套上下文，尽管它们之间目前没有任何父/子层次结构。）

int i = Integer.parseInt(vars.get("{count_num}").trim());