上下文管理器本身开销极小，真正影响性能的是__enter__和__exit__中的逻辑；空with块仅慢3%～5%，i/o或计算操作会完全掩盖该差异；高频场景应手写类并复用实例；async with开销为同步版3～10倍，仅适用于真实异步i/o。
上下文管理器本身开销很小，但 __enter__ 和 __exit__ 里的逻辑决定实际成本
Python 的 with 语句本身几乎不拖慢执行——它只是在字节码层面插入几条跳转指令，比手动写 try/finally 略重一点，但差不到一个数量级。真正吃性能的是你放进 __enter__ 和 __exit__ 里的代码。
- 常见高开销场景：在
__enter__中做网络请求、打开大文件、解析 JSON；在__exit__中做同步刷盘、发日志、关数据库连接 - 如果只是简单资源标记（比如
threading.Lock的获取/释放），那基本可忽略 - 用
timeit测过：空with块比直接执行同代码慢约 3%～5%，但一旦涉及 I/O 或计算，这点差异就完全被淹没了
contextlib.contextmanager 装饰器比手写类稍慢，但差距只在微秒级
用 @contextmanager 写的生成器上下文管理器，底层会包装成 _GeneratorContextManager 实例，多了协程状态切换和异常传播的间接层。不过实测中，单次进入/退出耗时多出 0.2～0.8 μs，对绝大多数应用毫无感知。
- 适合快速原型、临时封装、逻辑简单且不高频调用的场景
- 若上下文被每毫秒调用数百次（如高频采样、游戏帧循环），建议手写类并复用实例，避免反复创建生成器对象
- 注意：装饰器版本无法被
isinstance(obj, ContextManager)准确识别，类型检查工具可能报错
嵌套多层 with 不会指数级变慢，但会线性增加栈深度和异常处理开销
每层 with 对应一个 __exit__ 调用链，Python 会按逆序逐个执行。这不是“嵌套越深越卡”，而是“层数越多，__exit__ 总调用次数越多”。
- 典型错误：在循环里层层
with open(...)+with sqlite3.connect(...)+with lock:—— 这不是语法问题，是资源创建/销毁频次过高 - 更优做法：把外层不变的上下文提到循环外（比如连接复用），只在必要时才进内层
- 极端情况（>10 层嵌套）可能触发 CPython 的栈保护机制，抛
RecursionError，但这属于设计缺陷，不是性能瓶颈
异步上下文管理器（async with）的开销明显高于同步版
async with 涉及事件循环调度、协程挂起/恢复、__aenter__/__aexit__ 的 await 链，每次进入至少多一次事件循环 tick。实测单次耗时通常是同步版的 3～10 倍。
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- 不要用
async with包裹纯 CPU 操作（比如async with io.BytesIO(...) as f:）——没意义还更慢 - 真正该用它的场景只有：HTTP 客户端、异步 DB 驱动、WebSocket 连接等必须等待 I/O 的地方
- 注意：
async with块内不能混用阻塞调用（如time.sleep()），否则会阻塞整个 event loop，这比性能问题更致命
with 中重新创建——这时候删掉 with 也救不了性能。 
