我正在看一些使用 @符号的，但我不知道它的作用。我也不清楚要搜索的内容，因为搜索Python文档时会发现该@符号，否则Google不会返回相关结果。

行首的@符号用于类，函数和方法修饰符。

在这里阅读更多：

PEP 318：装饰器

Python装饰器

您会遇到的最常见的Python装饰器是：

@属性

@classmethod

@staticmethod

如果您@在一行的中间看到一个，那就是矩阵乘法。向下滚动以查看其他解决使用的答案@。

例

class Pizza(object):
    def __init__(self):
        self.toppings = []

    def __call__(self, topping):
        # When using '@instance_of_pizza' before a function definition
        # the function gets passed onto 'topping'.
        self.toppings.append(topping())

    def __repr__(self):
        return str(self.toppings)

pizza = Pizza()

@pizza
def cheese():
    return 'cheese'
@pizza
def sauce():
    return 'sauce'

print pizza
# ['cheese', 'sauce']

这表明在修饰符之后定义的function/ method/ 基本上只是作为符号传递到/ 之后的/ 。classargumentfunctionmethod@

第一次发现

微框架Flask从一开始就以以下格式引入装饰器：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hello World!"

依次将其翻译为：

rule      = "/"
view_func = hello
# They go as arguments here in 'flask/app.py'
def add_url_rule(self, rule, endpoint=None, view_func=None, **options):
    pass

意识到这一点终于使我与Flask和平相处。

此代码段：

def decorator(func):
   return func

@decorator
def some_func():
    pass

等效于以下代码：

def decorator(func):
    return func

def some_func():
    pass

some_func = decorator(some_func)

在装饰器的定义中，您可以添加一些通常不会由函数返回的修改内容。

在Python 3.5中，您可以重载@为运算符。之所以命名为__matmul__，是因为它被设计用于进行矩阵乘法，但是它可以是任何您想要的。有关详细信息，请参见PEP465。

这是矩阵乘法的简单实现。

class Mat(list):
    def __matmul__(self, B):
        A = self
        return Mat([[sum(A[i][k]*B[k][j] for k in range(len(B)))
                    for j in range(len(B[0])) ] for i in range(len(A))])

A = Mat([[1,3],[7,5]])
B = Mat([[6,8],[4,2]])

print(A @ B)

此代码产生：

[[18, 14], [62, 66]]

Python中的“ @”（@）符号有什么作用？

简而言之，它用于装饰器语法和矩阵乘法。

在装饰器的上下文中，此语法为：

@decorator
def decorated_function():
    """this function is decorated"""

等效于此：

def decorated_function():
    """this function is decorated"""

decorated_function = decorator(decorated_function)

在矩阵乘法的上下文中，a @ b调用a.__matmul__(b)－使用以下语法：

a @ b

相当于

dot(a, b)

和

a @= b

相当于

a = dot(a, b)

其中dot，例如是numpy矩阵乘法函数，并且aand b是矩阵。

您如何独自发现呢？

我也不知道要搜索什么，因为搜索Python文档时会出现，或者当包含@符号时Google不会返回相关结果。

如果您想对某个特定的python语法有一个比较完整的了解，请直接查看语法文件。对于Python 3分支：

~$ grep -C 1 "@" cpython/Grammar/Grammar 

decorator: '@' dotted_name [ '(' [arglist] ')' ] NEWLINE
decorators: decorator+
--
testlist_star_expr: (test|star_expr) (',' (test|star_expr))* [',']
augassign: ('+=' | '-=' | '*=' | '@=' | '/=' | '%=' | '&=' | '|=' | '^=' |
            '<<=' | '>>=' | '**=' | '//=')
--
arith_expr: term (('+'|'-') term)*
term: factor (('*'|'@'|'/'|'%'|'//') factor)*
factor: ('+'|'-'|'~') factor | power

我们可以在这里看到@在三种情况下使用的内容：

• 装饰工
• 因子之间的运算符
• 扩充的赋值运算符

装饰语法：

在Google上搜索“ decorator python docs”时，将“ Python语言参考”的“复合语句”部分作为最高结果之一。向下滚动至函数定义部分，我们可以通过搜索“ decorator”一词找到该部分，我们发现……有很多东西可供阅读。但是“ decorator”这个词是词汇表的链接，它告诉我们：

装饰工

返回另一个函数的函数，通常使用@wrapper语法将其用作函数转换。装饰器的常见示例是classmethod()和staticmethod()。

装饰器语法只是语法糖，以下两个函数定义在语义上是等效的：

def f(...):
    ...
f = staticmethod(f)

@staticmethod
def f(...):
    ...

类存在相同的概念，但在该类中较少使用。有关装饰器的更多信息，请参见函数定义和类定义的文档。

所以，我们看到

@foo
def bar():
    pass

在语义上与：

def bar():
    pass

bar = foo(bar)

它们并不完全相同，因为Python在装饰器（@）语法之前在bar之前评估foo表达式（可能是点分查找和函数调用），但在另一种情况下，则在 bar 之后评估foo表达式。

_{（如果这种差异使代码的含义有所不同，则应重新考虑自己的生活，因为那会是病态的。）}

堆叠式装饰器

如果我们回到函数定义语法文档，则会看到：

@f1(arg)
@f2
def func(): pass

大致相当于

def func(): pass
func = f1(arg)(f2(func))

这是一个演示，我们可以调用首先是装饰器的函数以及堆栈装饰器。在Python中，函数是一流的对象-这意味着您可以将一个函数作为参数传递给另一个函数，然后返回函数。装饰者可以做这两种事情。

如果我们堆叠装饰器，则已定义的函数会首先传递到紧接其上的装饰器，然后传递给下一个，依此类推。

这就总结了@装饰器上下文中的用法。

运营商， @

在语言参考的词法分析部分，我们有一个关于运算符的部分，其中包括@，这使得它同时也是一个运算符：

以下标记是运算符：

+       -       *       **      /       //      %      @
<<      >>      &       |       ^       ~
<       >       <=      >=      ==      !=

在下一页的数据模型中，我们有模拟数字类型一节，

object.__add__(self, other)
object.__sub__(self, other) 
object.__mul__(self, other) 
object.__matmul__(self, other) 
object.__truediv__(self, other) 
object.__floordiv__(self, other)

[...]这些方法称为执行二进制算术运算（+，-，*，@，/，//，[...]

我们看到__matmul__对应于@。如果我们在文档中搜索“ matmul” ，则会在标题“ PEP 465-矩阵乘法的专用中缀运算符”下获得指向“ matmul”的Python 3.5新增功能的链接。

可以通过定义__matmul__()，__rmatmul__()以及 __imatmul__()常规，反射和就地矩阵乘法来实现。

（所以现在我们了解到它@=是就地版本）。它进一步说明：

在数学，科学，工程学的许多领域中，矩阵乘法是一种常见的操作，并且@的加法允许编写更简洁的代码：

S = (H @ beta - r).T @ inv(H @ V @ H.T) @ (H @ beta - r)

代替：

S = dot((dot(H, beta) - r).T,
        dot(inv(dot(dot(H, V), H.T)), dot(H, beta) - r))

尽管可以重载该运算符以执行几乎所有操作，numpy例如，在中，我们将使用以下语法来计算数组和矩阵的内乘和外乘：

>>> from numpy import array, matrix
>>> array([[1,2,3]]).T @ array([[1,2,3]])
array([[1, 2, 3],
       [2, 4, 6],
       [3, 6, 9]])
>>> array([[1,2,3]]) @ array([[1,2,3]]).T
array([[14]])
>>> matrix([1,2,3]).T @ matrix([1,2,3])
matrix([[1, 2, 3],
        [2, 4, 6],
        [3, 6, 9]])
>>> matrix([1,2,3]) @ matrix([1,2,3]).T
matrix([[14]])

就地矩阵乘法： @=

在研究现有用法时，我们了解到还有就地矩阵乘法。如果尝试使用它，我们可能会发现尚未为numpy实现它：

>>> m = matrix([1,2,3])
>>> m @= m.T
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: In-place matrix multiplication is not (yet) supported. Use 'a = a @ b' instead of 'a @= b'.

实施后，我希望结果看起来像这样：

>>> m = matrix([1,2,3])
>>> m @= m.T
>>> m
matrix([[14]])

Python中的“ @”（@）符号有什么作用？

@符号是python提供的语法糖decorator，
以解释这个问题，这恰恰是关于decorator在Python中的作用？

简而言之，decorator您可以修改给定函数的定义，而无需触摸其最内层（即封闭）。
从第三方导入精美的包时，最常见的情况是。您可以可视化它，可以使用它，但不能触摸它的最内层和内心。

这是一个简单的示例，
假设我read_a_book在Ipython上定义了一个函数

In [9]: def read_a_book():
   ...:     return "I am reading the book: "
   ...: 
In [10]: read_a_book()
Out[10]: 'I am reading the book: '

你看，我忘了给它加一个名字。
如何解决这样的问题？当然，我可以将函数重新定义为：

def read_a_book():
    return "I am reading the book: 'Python Cookbook'"

但是，如果不允许我操作原始功能，或者要处理成千上万个此类功能，该怎么办。

通过不同的思维来解决问题并定义一个new_function

def add_a_book(func):
    def wrapper():
        return func() + "Python Cookbook"
    return wrapper

然后雇用它。

In [14]: read_a_book = add_a_book(read_a_book)
In [15]: read_a_book()
Out[15]: 'I am reading the book: Python Cookbook'

Tada，您知道，我在read_a_book不触及内部封闭的情况下进行了修改。没有什么可以阻止我装备decorator。

关于什么 @

@add_a_book
def read_a_book():
    return "I am reading the book: "
In [17]: read_a_book()
Out[17]: 'I am reading the book: Python Cookbook'

@add_a_book这是一种花哨且方便的表达方式read_a_book = add_a_book(read_a_book)，它是一种语法糖，没有比这更奇特的了。

如果您在使用Numpy库的python笔记本中引用某些代码，则@ operator表示矩阵乘法。例如：

import numpy as np
def forward(xi, W1, b1, W2, b2):
    z1 = W1 @ xi + b1
    a1 = sigma(z1)
    z2 = W2 @ a1 + b2
    return z2, a1

从Python 3.5开始，“ @”用作MATRIX MULTIPLICATION（PEP 0465-参见https://www.python.org/dev/peps/pep-0465/）的专用中缀符号。

在Python中添加了装饰器，以使函数和方法包装（接收函数并返回增强函数的函数）更易于阅读和理解。最初的用例是能够在定义的顶部将方法定义为类方法或静态方法。没有装饰器语法，将需要一个相当稀疏且重复的定义：

class WithoutDecorators:
def some_static_method():
    print("this is static method")
some_static_method = staticmethod(some_static_method)

def some_class_method(cls):
    print("this is class method")
some_class_method = classmethod(some_class_method)

如果将装饰器语法用于相同目的，则代码将更短且更易于理解：

class WithDecorators:
    @staticmethod
    def some_static_method():
        print("this is static method")

    @classmethod
    def some_class_method(cls):
        print("this is class method")

通用语法和可能的实现

装饰器通常是一个命名对象（不允许使用lambda表达式），该对象在被调用时将接受单个参数（它将成为装饰后的函数）并返回另一个可调用对象。此处使用“可调用”代替带有预想的“功能”。尽管装饰器通常在方法和功能的范围内进行讨论，但它们不限于此。实际上，任何可调用的对象（实现_call__方法的任何对象都被视为可调用对象）可以用作修饰符，并且它们返回的对象通常不是简单的函数，而是更多复杂类的实例，这些实例实现了自己的__call_方法。

装饰器语法只是一个语法糖。考虑以下装饰器用法：

@some_decorator
def decorated_function():
    pass

总是可以用显式的装饰器调用和函数重新分配来代替：

def decorated_function():
    pass
decorated_function = some_decorator(decorated_function)

但是，如果在单个函数上使用多个装饰器，则后者的可读性较低，并且也很难理解。可以以多种不同方式使用装饰器，如下所示：

作为功​​能

编写自定义装饰器的方法有很多，但是最简单的方法是编写一个函数，该函数返回包装原始函数调用的子函数。

通用模式如下：

def mydecorator(function):
    def wrapped(*args, **kwargs):
        # do some stuff before the original
        # function gets called
        result = function(*args, **kwargs)
        # do some stuff after function call and
        # return the result
        return result
    # return wrapper as a decorated function
    return wrapped

上课

尽管装饰器几乎总是可以使用函数来实现，但在某些情况下，使用用户定义的类是更好的选择。当装饰器需要复杂的参数化或取决于特定状态时，通常会发生这种情况。

非参数化装饰器作为类的通用模式如下：

class DecoratorAsClass:
    def __init__(self, function):
        self.function = function

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # do some stuff before the original
        # function gets called
        result = self.function(*args, **kwargs)
        # do some stuff after function call and
        # return the result
        return result

参数化装饰器

在实际代码中，经常需要使用可以参数化的装饰器。当将该函数用作装饰器时，解决方案很简单-必须使用第二层包装。这是装饰器的一个简单示例，该装饰器每次被调用都会重复执行装饰函数指定次数：

def repeat(number=3):
"""Cause decorated function to be repeated a number of times.

Last value of original function call is returned as a result
:param number: number of repetitions, 3 if not specified
"""
def actual_decorator(function):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = None
        for _ in range(number):
            result = function(*args, **kwargs)
        return result
    return wrapper
return actual_decorator

通过这种方式定义的装饰器可以接受参数：

>>> @repeat(2)
... def foo():
...     print("foo")
...
>>> foo()
foo
foo

请注意，即使参数化装饰器的参数具有默认值，也必须在其名称后加上括号。使用带有默认参数的前面装饰器的正确方法如下：

>>> @repeat()
... def bar():
...     print("bar")
...
>>> bar()
bar
bar
bar

最后，让我们看看带有Properties的装饰器。

物产

这些属性提供了一个内置的描述符类型，该描述符类型知道如何将属性链接到一组方法。一个属性带有四个可选参数：fget，fset，fdel和doc。可以提供最后一个来定义链接到属性的文档字符串，就好像它是方法一样。这是一个Rectangle类的示例，可以通过直接访问存储两个角点的属性或使用width和height属性来控制它：

class Rectangle:
    def __init__(self, x1, y1, x2, y2):
        self.x1, self.y1 = x1, y1
        self.x2, self.y2 = x2, y2

    def _width_get(self):
        return self.x2 - self.x1

    def _width_set(self, value):
        self.x2 = self.x1 + value

    def _height_get(self):
        return self.y2 - self.y1

    def _height_set(self, value):
        self.y2 = self.y1 + value

    width = property(
        _width_get, _width_set,
        doc="rectangle width measured from left"
    )
    height = property(
        _height_get, _height_set,
        doc="rectangle height measured from top"
    )

    def __repr__(self):
        return "{}({}, {}, {}, {})".format(
            self.__class__.__name__,
            self.x1, self.y1, self.x2, self.y2
    )

创建属性的最佳语法是使用属性作为装饰器。这将减少类内部方法签名的数量，并使代码更具可读性和可维护性。使用装饰器，以上类变为：

class Rectangle:
    def __init__(self, x1, y1, x2, y2):
        self.x1, self.y1 = x1, y1
        self.x2, self.y2 = x2, y2

    @property
    def width(self):
        """rectangle height measured from top"""
        return self.x2 - self.x1

    @width.setter
    def width(self, value):
        self.x2 = self.x1 + value

    @property
    def height(self):
        """rectangle height measured from top"""
        return self.y2 - self.y1

    @height.setter
    def height(self, value):
        self.y2 = self.y1 + value

用其他方式说出别人的想法：是的，它是一个装饰器。

在Python中，就像：

1. 创建一个函数（在@调用之后）
2. 调用另一个函数以对您创建的函数进行操作。这将返回一个新函数。您调用的函数是@的参数。
3. 用返回的新函数替换定义的函数。

这可以用于各种有用的东西，因为功能是对象，而只是指令而已，因此成为可能。

@符号还用于访问plydata / pandas数据框查询中的变量pandas.DataFrame.query。例：

df = pandas.DataFrame({'foo': [1,2,15,17]})
y = 10
df >> query('foo > @y') # plydata
df.query('foo > @y') # pandas

它表明您正在使用装饰器。这是Bruce Eckel在2008年的例子。