decorator
今天介绍的是一个已经存在十年，但是依旧不红的库decorator，github地址。这个库可以帮你做什么呢？可以帮你更方便地写python装饰器代码，不了解装饰器的可以先去阅读廖神的博客，更重要的是，让python中被装饰器装饰后的方法长得更像装饰前的方法。这个需求，不得不说，确实很小众，但是需要的时候自己完全从头写出来就相当麻烦了。因此，来了解一下吧。本文主要内容都是参考官方文档，英文和中文一样流利的可以直接阅读官方文档
基础定义
在介绍定义前，先补充一个基础概念：signature，直译过来是签名，python中每个方法都有自己的签名，根据PEP 362可以了解到，方法的签名包含方法的所有必要信息，以及相应的参数信息，在python3中，签名中还包含方法注释，用于标识参数的类型。了解到上面的定义之后，目前的装饰器可以分成两种：
- 签名不变的装饰器，此装饰器是一个可执行对象，输入和输出都是方法，而且输入和输出的方法签名相同。
- 签名改变的装饰器，此装饰器会改变输入方法的签名，或者输出的就不是可执行的方法。
签名改变的装饰器会有特定的用途，比如内置的staticmethod和classmethod装饰器，但是大部分场景下，我们需要的都是签名不变的装饰器，因为装饰器的一个很重要的便利之处在于：很方便地增强方法的功能。但是一般情况下，我们写出来的装饰器都会改变装饰器签名，下面会详细介绍。
原始装饰器
原始的装饰器一般简单写法是两层嵌套，一个简单的例子如下所示：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'before run'
return func(*args, **kw)
return wrapper
上面的装饰器实现一个简单功能，就是在被装饰的代码执行前多打印一行文字，对应于实际中方法执行前的预处理，后续我们使用此装饰器装饰我们的代码，装饰的代码如下所示：
@log
def now(msg):
print '2018-11-17 {}'.format(msg)
我们此时运行now()方法，看起来一切正常。但是执行下面的代码：
print now.__name__
print inspect.getargspec(now)
最终看到的效果是：
看到方法名改变了，now()方法的方法名变成了wrapper，而且参数表中参数支持也变成了args和kw，原因在于装饰器log装饰了now()方法后，实际执行的是now = log(now)，而log()方法实际返回的就是wrapper()方法，只是wrapper()方法也执行了原始now()方法的代码而已，因此装饰器实际上是通过创建一个新方法执行旧方法的代码而已。这种方法可以帮我们完成所需的功能。但是按照上面的定义，这是一个签名改变的装饰器。一般情况下，我们会使用functools.wraps()装饰器帮我们解决上面__name__的问题，但是参数表依旧改变了。
decorator库
如果使用decorator库，上面的例子可以写成如下所示：
from decorator import decorator
@decorator
def log(func, *args, **kw):
print 'before run'
return func(*args, **kw)
decorator库将原始嵌套的写法改造成单层的写法，因此两层的参数合并了，使用新的log装饰器装饰原来的now()方法，执行上面代码，最终效果如下所示：
可以看到，被装饰的对象最终展示出来的是__name__与参数与原始的now()方法完全一致，使用decorator库实现的装饰器真正实现了签名不变。
同时decorator库还提供了contextmanager，与系统的contextmanager功能一致，不了解系统contextmanager的可以阅读我之前的文章，同时decorator库提供的contextmanager还提供__call__方法的增强，可以将原始的上下文代码如下所示：
def func():
with context_manager():
print 'Do my work'
变成如下所示的代码：
@context_manager
def func()
print 'Do my work'
即python3.2中实现的GeneratorContextManager，直译是上下文管理生成器。而decorator提供的contextmanager支持python2，可以简化上下文管理的代码。
总结
decorator是一个小众需求，因为原始的装饰器虽然是会导致签名改变，但是大部分场景下我们使用都是Ok的，也可以完成我们的功能。但是如果有需要了解原始参数表的装饰器，比如多层装饰器，那么直接使用decorator库吧，省心省力。
