資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：接下來手工實現了一個簡單的裝飾器原型，緊接著引入中的裝飾器語法。最后還列出了一些裝飾器的高級用法，包括給裝飾器傳遞參數等。讀完整個答案，一定能對裝飾器有較深的理解，并且知道理解裝飾器的思考過程。
作為一名程序員，如果沒有聽過 Stackoverflow，那么你最好去面壁思過一下。程序員最需要閱讀的一本編程書籍（其實編程書留下這本就夠了！）：
那些還沒有讀過這本書的程序員，是時候買一本了。如果還在猶豫，那么先看下這篇文章，看看為什么離不開 stackoverflow。
提問的智慧當你拋出一個技術問題時，最終是否能得到有用的回答，往往取決于你所提問和追問的方式。 --Eric S. Raymond
有時候，清晰描述一個問題，特別是技術問題沒有想象的那么簡單。提問從來就是一門學問，可惜很多人沒有意識到這一點，或者沒有給予足夠的重視。或者，有的提問者根本不是抱著提問的態度來請求大家的幫助。所以我們會發現各種讓人無法解答或者無心解答的問題：
java正則表達式問題？
sla響應時間是指什么？
ATL類與一般的類繼承有什么區別
為了避免上面的問題被關閉或者修改，放一張圖片在這里，來體會下這種狗屎問題：
去 segmentfault 的未回答題目中隨便就能找到一堆這樣的問題，所以很多人顯然并沒有提問的智慧或者沒有很好的態度。Raymond 和 Rick Moen 寫了一份經典的文章 How To Ask Questions The Smart Way專門來描述如何提問，這篇文章被翻譯成各國文字，留傳很廣，可以在這里找到中文版。Stackoverflow 和 Segmentfalut 也給出了關于提問的建議：
Help Center > Asking
How to Ask
How do I ask a good question?
什么樣的問題才是受歡迎的
在 Stackoverflow 可以看到太多經典的問題，我們可以從這些問題中學習如何去提問，如何和答題者溝通。當你看習慣了stackoverflow 上面的問題，提問時就會不自覺去模仿，從而避免問出無腦問題。下面是提問時最需要注意的幾個問題：
問搜索引擎沒有滿意答案（google 起碼過四頁）的問題
問那些自己無法獨立解決，已經做過很多嘗試的問題
盡量清楚地描述問題：良好的排版，代碼，錯誤提示，圖片等
讓你的問題對別人有幫助
問題要有確定的答案，不要有太多的主觀性
不同的方案很多時候我們希望能夠找到一個解決辦法，但是在 stackoverflow 上，經常會有意外的收獲。你可能會看到對一個問題不同的解決方案，甚至包括對這些解決方案的比較。
假設現在你想知道 python 中如何調用外部命令，比如 ls -l 來打印某個目錄下面的文章。Google一下 python call system command，第一條就是stackoverflow 上面的一個相關問題：Calling an external command in Python. （google技術問題，基本都會顯示 stackoverflow 相關問題）。
然后在這個問題下面，有人總結了調用外部命令的幾種方法：
os.system()
os.popen()
subprocess.popen()
subprocess.call()
subprocess.run()
并且還對每個方法做了介紹，你可以選擇適合自己應用場景的方法。再比如這個問題 How to check whether a file exists using Python?，介紹了 python 中檢查文件是否存在的不同方法。
工具的使用有許多強有力的工具可以幫我們更好地研究問題，你可能知道gdb調試工具，可能知道python的timeit時間監控模塊，但是你不知道那些自己不知道的工具。很多時候，當第一次知道某個工具時，我們心中會產生相見恨晚的感覺。然而，心儀的趁手工具總是那么可遇不可求。
在 stackoverflow，每一個問題答案或者評論中都可能會有一些好的工具，你總有機會發現那些遺落在字里行間的優秀工具。
下面列出我發現的一些不錯的工具：
truss/strace：跟蹤進程執行時的系統調用和所接收的信號，strace可以跟蹤到一個進程產生的系統調用，包括參數，返回值，執行消耗的時間。（來自問題：Why is reading lines from stdin much slower in C++ than Python?）
vprof：一個可視化工具，可以分析 Python 程序的特點，比如運行時間，內存使用等。（來自問題：How can you profile a Python script?）
Regex 101：一款在線的正則表達式輔助工具，可以幫助理解正則表達式的含義，方便調試正則表達式以及做一些簡單的嘗試。（來自問題：Learning Regular Expressions）
下面為 Regex 101 的一個簡單示例：
思考的過程很多時候，遇到一個問題，我們根本無從下手，不知道朝哪個方向思考。但是通過 stackoverflow，我們可以輕易知道具體的解決方案，有時候甚至還能知道別人面對這個問題時候是怎么思考的。
假設你想利用裝飾器來完成一個任務，即在下面say函數返回的字符串前后加上，你想想這樣定義 say。
@makebold @makeitalic def say(): return "Hello"
每次調用 say 返回 Hello。但是要如何實現 makebold 和 makeitalic 呢，這是一個問題。在 stackoverflow 上，有大牛會直接告訴你答案，并扔給你一個裝飾器的文檔鏈接。但是還有大牛會把自己的思考過程，把自己對裝飾器的理解詳細地告訴你，讓你深入去理解裝飾器機制。
針對上面的這個問題，有一個答案獲得了 3000 多贊，一步步告訴大家如何解決問題。首先告訴我們python中函數有什么特點：
函數是對象
函數可以被賦給一個變量
函數可以被定義在另一個函數中
一個函數可以返回另一個函數
可以把函數作為參數傳遞
然后開始解釋什么是裝飾器：其實就是封裝器，可以讓我們在不修改原函數的基礎上，在執行原函數的前后執行別的代碼。接下來手工實現了一個簡單的裝飾器原型，緊接著引入 python 中的裝飾器語法。最后還列出了一些裝飾器的高級用法，包括給裝飾器傳遞參數等。讀完整個答案，一定能對裝飾器有較深的理解，并且知道理解裝飾器的思考過程。這樣，沿著這條思考的路徑，你自己就可以推導出裝飾器的使用方法。
可能的盲區沒有問題要提問時也可以時常逛一逛 stackoverflow，瀏覽一些投票比較多的問題，看看別人的回答。在這個龐大的知識庫中，你很可能會發現自己的一些認知盲區，發現一些自己從未關注過的內容。
我就發現了一些比較有意思的問題，比如：
Print in terminal with colors using Python?
What is a metaclass in Python?
What is your most productive shortcut with Vim?
我整理了一份 Python 的高質量問題清單，放在這里以供時常翻閱。
相見恨晚那么怎么才能找到 stackoverflow 呢，兩個建議：
英語精確描述問題
用 Google 去搜索
只要你不是第一個遇見某個技術問題的人，你基本就會在 stackoverflow 找到相同或者類似的問題。早日遇見，早日喜歡上 stackoverflow，你會發現生活是如此愜意。
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7 Strace Examples to Debug the Execution of a Program in Linux
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