本文转载自微信公众号《码哥铭》(Cool-Python)。大家好，我是明哥。今天给大家介绍一个已经存在了13年但依旧不火的librarydecorator。似乎很少有人知道它的存在。这个图书馆能为您做什么？其实很简单，可以帮助你更方便的编写python装饰器代码，更重要的是，它让Python中装饰器装饰的方法看起来更像装饰前的方法。本文不会过多向您介绍装饰器的基础知识。我假设您知道装饰器是什么以及如何编写简单的装饰器。如果你对装饰器不了解，可以看看我之前写的那篇文章，非常全面详细的介绍了装饰器的各种实现方式。1.常规装饰器下面是一个最简单的装饰器例子，运行myfunc函数前后会打印一条log。defdeco(func):defwrapper(*args,**kw):print("Readytoruntask")func(*args,**kw)print("Successfultoruntask")returnwrapper@decodefmyfunc():print("Runningthetask")myfunc()decorator用起来好像有点高端和神奇。对于一些重复的功能，我们往往会封装成一个装饰器函数。在定义装饰器的时候，我们都需要像上面那样机械地写一个嵌套函数。对装饰器原理理解不深刻的初学者，往往过一段时间就忘记了如何定义装饰器。一些比较聪明的同学会用PyCharm自动生成装饰器模板，想用的时候直接敲deco就可以生成一个简单的生成器代码，提高编码准备的效率。2.使用神库使用PyCharm的LiveTemplate，虽然可以降低编写装饰器的难度，但是依赖于PyCharm这个专业的代码编辑器。在这里，明哥要教大家一个更简单的方法。使用这种方法需要先安装一个库：decorator，使用pip即可轻松安装$python3-mpipinstalldecorator从库的名字不难看出，这是一个专门为解决该问题而设计的第三方库装饰器问题。拥有它之后，你会惊奇地发现，以后再也不用为自己定义的装饰器写嵌套函数了。fromdecoratorimportdecorator@decoratordefdeco(func,*args,**kw):print("Readytoruntask")func(*args,**kw)print("Successfultoruntask")@decodefmyfunc():print("Runningthetask")myfunc()装饰作为装饰函数，第一个参数是固定的，指的是装饰函数，后面的可变参数的参数是固定的，使用可变参数*args和**kw的写法，代码为用函数的原始参数装饰。不得不说，这样的写法更直观，代码的逻辑也更容易理解。3.有带参数的装饰器吗？根据是否携带参数，装饰器可以分为两种类型。kw):func(*args,**kw)returnwrapper第二种：带参数，比较复杂，不是那么好理解。defdecorator(arg1,arg2):defwrapper(func):defdeco(*args,**kwargs)func(*args,**kwargs)returndecoreturnwrapper那么对于需要参数的装饰器，decorator是不是也能很好的支持呢？?下面是官方的例子来自decoratorimportdecorator@decoratordefwarn_slow(func,timelimit=60,*args,**kw):t0=time.time()result=func(*args,**kw)dt=time.time()-t0ifdt>timelimit:logging.warn('%stook%dseconds',func.__name__,dt)else:logging.info('%stook%dseconds',func.__name__,dt)returnresult@warn_slow(timelimit=600)#warnifittakesmorethan10minutesdefrun_calculation(tempdir,outdir):pass可以看到：装饰函数的第一个参数还是decoratorfunc，和之前一样，第二个参数timelimit写成位置参数，有默认值对于后面，不难推导出可变参数的写法还是和之前一样。只要在装饰函数中从第二个参数开始，使用不可变参数的写法，这些参数就可以作为调用装饰器时的参数。.4.签名问题解决了吗？我们在编写自己的装饰器时，通常会添加一个装饰器，名称为functools.wraps。我想你应该经常看到它，那它有什么用呢？我们先来看一下。示例defwrapper(func):definner_function():passreturninner_function@wrapperdefwrapped():passprint(wrapped.__name__)#inner_function为什么会这样？不应该返回func吗？这个不难理解，因为上边执行func和下边的decorator(func)是等价的，所以上面的func.__name__等价于下面的decorator(func).__name__，当然名字是inner_functiondefwrapper(func):definner_function():passreturninner_functiondefwrapped():passprint(wrapper(wrapped).__name__)#inner_function目前我们可以看到，当一个函数被装饰器装饰后，其签名信息会发生变化（如上面看到的函数名)，那么如何避免这种情况呢？解决办法就是使用我们前面说的functools.wraps装饰器。它的作用是将修饰函数（wrapped）的一些属性值赋值给装饰函数（wrapper），最终让属性的展示更符合我们的直觉。fromfunctoolsimportwrapsdefwrapper(func):@wraps(func)definner_function():passreturninner_function@wrapperdefwrapped():passprint(wrapped.__name__)#wrapped那么问题来了，我们使用装饰器之后，还会出现这样的签名问题吗？?写个例子验证一下。fromdecoratorimportdecorator@decoratordefdeco(func,*args,**kw):print("Readytoruntask")func(*args,**kw)print("Successfultoruntask")@decodefmyfunc():print("Runningthetask")打印的输出(myfunc.__name__)是myfunc，也就是说装饰器默认已经帮我们处理了所有可以预见的问题。5.综上所述，decorator是一个提高装饰器编码效率的第三方库。适合对装饰器原理一头雾水的新手，让你轻松写出更符合人的直觉的代码。带参数的装饰器的定义非常复杂。需要编写多层嵌套的函数，需要熟悉每个参数的传递路径，才能保证你写的装饰器可以正常使用。这时候只要使用装饰器库，就可以轻松编写带参数的装饰器。同时，您也不必担心他的签名问题，已经为您妥善处理。这么棒的库，推荐大家使用。
