第1点、第2点和第3点得到了很好的阐述:

4:它相对较新，仅在python2.6+中可用(或python2.5使用from __future__ import with_statement)

反模式的一个例子可能是在循环内部使用with，而在循环外部使用with会更有效

例如

for row in lines:
    with open("outfile","a") as f:
        f.write(row)

vs

with open("outfile","a") as f:
    for row in lines:
        f.write(row)

第一种方法是为每一行打开和关闭文件，与第二种只打开和关闭一次文件的方法相比，这可能会导致性能问题。

with语句适用于所谓的上下文管理器:

http://docs.python.org/release/2.5.2/lib/typecontextmanager.html

这个想法是通过在离开with块后进行必要的清理来简化异常处理。一些python内置程序已经作为上下文管理器工作。

在python中，通常使用" with "语句打开文件，处理文件中的数据，并在不调用close()方法的情况下关闭文件。" with "语句通过提供清理活动简化了异常处理。

with的一般形式:

with open(“file name”, “mode”) as file_var:
    processing statements

注意:不需要在file_var.close()上调用close()来关闭文件

Python with语句是c++中常用的“资源获取即初始化”习语的内置语言支持。它的目的是允许安全获取和释放操作系统资源。

with语句在作用域/块内创建资源。您可以使用块中的资源编写代码。当块退出时，无论块中代码的结果如何(即块是正常退出还是因为异常退出)，资源都将被干净地释放。

Python库中的许多资源遵循with语句所要求的协议，因此可以与它一起开箱即用。然而，任何人都可以通过实现记录良好的协议PEP 0343来创建可以在with语句中使用的资源

当您在应用程序中获取必须显式放弃的资源(如文件、网络连接、锁等)时，请使用它。

同样，为了完整起见，我将添加最有用的with语句用例。

我做了很多科学计算，对于一些活动，我需要Decimal库进行任意精度计算。我的代码的某些部分我需要较高的精度，而对于大多数其他部分我需要较低的精度。

我将我的默认精度设置为一个较低的数字，然后使用with来获得一些部分的更精确的答案:

from decimal import localcontext

with localcontext() as ctx:
    ctx.prec = 42   # Perform a high precision calculation
    s = calculate_something()
s = +s  # Round the final result back to the default precision

我在Hypergeometric Test中经常使用这种方法，因为它需要对大数进行阶乘。当你进行基因组规模计算时，你必须小心四舍五入和溢出错误。