Python中的“ @”（@）符号有什么作用？【@】符号在python中是装饰器的意思 。
装饰器对一个可调用对象（函数、方法、类等等）进行装饰，它返回的也是一个可调用对象 。
一般情况下，装饰器是对被装饰对象的修饰与增强 。用现实事物类比的话 ， 可以类比为中间商：中间商不生产产品，它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客 。装饰器不实现核心功能，它提供对目标函数调用的封装与强 。
它装饰的方法返回值是一个对象（BillList、Bill、List[BillDetail]等），而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样：使用缓存 。可以看到 ， 这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值 。这样，原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能（得到一个BillList对象）和enabled_cache提供的附加功能（如果该对象有缓存，就不再从数据库查询） 。
python 中 @ 是什么意思修饰符，比如说
class A:
@staticmethod
def m(self):
pass
就相当于
class A:
def m(self):
pass
m = staticmethod(m)
其实就是一调用一个函数参数为下行的变量 ， 并且替换它
扩展资料：
函数修饰符
@用做函数的修饰符，可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行，不允许和函数定义在同一行 。
一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西 。
在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象 。
参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）
python让一个循环不影响其他代码循环是一种常用的程序控制结构 。我们常说，机器相比人类的最大优点之一，就是机器可以不眠不休的重复做某件事情，但人却不行 。而“循环”，则是实现让机器不断重复工作的关键概念 。
在循环语法方面，Python 表现的即传统又不传统 。它虽然抛弃了常见的 for(init;condition;incrment) 三段式结构，但还是选择了 for 和 while 这两个经典的关键字来表达循环 。绝大多数情况下，我们的循环需求都可以用 forin来满足，while相比之下用的则更少些 。
虽然循环的语法很简单，但是要写好它确并不容易 。在这篇文章里 ， 我们将探讨什么是“地道”的循环代码 ， 以及如何编写它们 。
什么是“地道”的循环？
“地道”这个词，通常被用来形容某人做某件事情时，非常符合当地传统，做的非常好 。打个比方 ， 你去参加一个朋友聚会 ， 同桌的有一位广东人，对方一开口，句句都是标准京腔、完美儿化音 。那你可以对她说：“您的北京话说的真地道” 。
既然“地道”这个词形容的经常是口音、做菜的口味这类实实在在的东西，那“地道”的循环代码又是什么意思呢？让我拿一个经典的例子来解释一下 。
如果你去问一位刚学习 Python 一个月的人：“如何在遍历一个列表的同时获取当前下标？” 。他可能会交出这样的代码：
?
上面的循环虽然没错 ， 但它确一点都不“地道” 。一个拥有三年 Python 开发经验的人会说，代码应该这么写：
enumerate() 是 Python 的一个内置函数，它接收一个“可迭代”对象作为参数，然后返回一个不断生成 (当前下标,当前元素) 的新可迭代对象 。这个场景使用它最适合不过 。
所以，在上面的例子里，我们会认为第二段循环代码比第一段更“地道” 。因为它用更直观的代码，更聪明的完成了工作 。
enumerate() 所代表的编程思路
不过，判断某段循环代码是否地道，并不仅仅是以知道或不知道某个内置方法作为标准 。我们可以从上面的例子挖掘出更深层的东西 。
如你所见，Python 的 for 循环只有 forin这一种结构 ， 而结构里的前半部分 - 赋值给 item- 没有太多花样可玩 。所以后半部分的 可迭代对象 是我们唯一能够大做文章的东西 。而以 enumerate() 函数为代表的“修饰函数”，刚好提供了一种思路：通过修饰可迭代对象来优化循环本身 。
这就引出了我的第一个建议 。
建议1：使用函数修饰被迭代对象来优化循环
使用修饰函数处理可迭代对象，可以在各种方面影响循环代码 。而要找到合适的例子来演示这个方法，并不用去太远，内置模块 itertools 就是一个绝佳的例子 。
简单来说 ， itertools 是一个包含很多面向可迭代对象的工具函数集 。我在之前的系列文章《容器的门道》里提到过它 。
如果要学习 itertools，那么 Python 官方文档 是你的首选，里面有非常详细的模块相关资料 。但在这篇文章里，侧重点将和官方文档稍有不同 。我会通过一些常见的代码场景，来详细解释它是如何改善循环代码的 。
1. 使用 product 扁平化多层嵌套循环
虽然我们都知道“扁平的代码比嵌套的好” 。但有时针对某类需求 ， 似乎一定得写多层嵌套循环才行 。比如下面这段：
?
对于这种需要嵌套遍历多个对象的多层循环代码，我们可以使用 product() 函数来优化它 。product() 可以接收多个可迭代对象，然后根据它们的笛卡尔积不断生成结果 。
?
相比之前的代码，使用 product() 的函数只用了一层 for 循环就完成了任务，代码变得更精炼了 。
2. 使用 islice 实现循环内隔行处理
有一份包含 Reddit 帖子标题的外部数据文件，里面的内容格式是这样的：
?
可能是为了美观 ， 在这份文件里的每两个标题之间，都有一个 "---" 分隔符 。现在，我们需要获取文件里所有的标题列表，所以在遍历文件内容的过程中，必须跳过这些无意义的分隔符 。
参考之前对 enumerate() 函数的了解，我们可以通过在循环内加一段基于当前循环序号的 if 判断来做到这一点：
?
但对于这类在循环内进行隔行处理的需求来说，如果使用 itertools 里的 islice() 函数修饰被循环对象 ， 可以让循环体代码变得更简单直接 。
islice(seq,start,end,step) 函数和数组切片操作（ list[start:stop:step] ）有着几乎一模一样的参数 。如果需要在循环内部进行隔行处理的话 ， 只要设置第三个递进步长参数 step 值为 2 即可（默认为 1） 。
?
3. 使用 takewhile 替代 break 语句
有时，我们需要在每次循环开始时，判断循环是否需要提前结束 。比如下面这样：
?
对于这类需要提前中断的循环，我们可以使用 takewhile() 函数来简化它 。takewhile(predicate,iterable)会在迭代 iterable 的过程中不断使用当前对象作为参数调用 predicate 函数并测试返回结果，如果函数返回值为真，则生成当前对象，循环继续 。否则立即中断当前循环 。
使用 takewhile 的代码样例：
?
itertools 里面还有一些其他有意思的工具函数，他们都可以用来和循环搭配使用，比如使用 chain 函数扁平化双层嵌套循环、使用 zip_longest 函数一次同时循环多个对象等等 。
篇幅有限 ， 我在这里不再一一介绍 。如果有兴趣，可以自行去官方文档详细了解 。
4. 使用生成器编写自己的修饰函数
除了 itertools 提供的那些函数外，我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数 。
让我们拿一个简单的函数举例：
?
在上面的函数里，循环体内为了过滤掉所有奇数，引入了一条额外的 if 判断语句 。如果要简化循环体内容，我们可以定义一个生成器函数来专门进行偶数过滤：
?
将 numbers 变量使用 even_only 函数装饰后，sum_even_only_v2 函数内部便不用继续关注“偶数过滤”逻辑了，只需要简单完成求和即可 。
Hint：当然 ， 上面的这个函数其实并不实用 。在现实世界里，这种简单需求最适合直接用生成器/列表表达式搞定：sum(numfornuminnumbersifnum%2==0)
建议2：按职责拆解循环体内复杂代码块
我一直觉得循环是一个比较神奇的东西，每当你写下一个新的循环代码块，就好像开辟了一片黑魔法阵，阵内的所有内容都会开始无休止的重复执行 。
但我同时发现，这片黑魔法阵除了能带来好处，它还会引诱你不断往阵内塞入越来越多的代码，包括过滤掉无效元素、预处理数据、打印日志等等 。甚至一些原本不属于同一抽象的内容，也会被塞入到同一片黑魔法阵内 。
python中怎么设定函数形参的类型#Python 2.5
#这个可以用修饰器来完成
#但是一般不会限制参数类型
#给python的函数修饰你个思路:
def argfilter(*types):
def deco(func):
#这是修饰器
def newfunc(*args):
#新python的函数修饰的函数
if len(types)==len(args):
correct = True
for i in range(len(args)):
if not isinstance(args[i], types[i]):
#判断类型
correct = False
if correct:
【python的函数修饰的简单介绍】return func(*args)
#返回原函数值
else:
raise TypeError
else:
raise TypeError
return newfunc
#由修饰器返回新python的函数修饰的函数
return deco
#返回作为修饰器的函数
@argfilter(int, str)
#指定参数类型
def func(i, s):
#定义被修饰的函数
print i, s
#之后你想限制类型的话, 就这样:
#@argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)
#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):
#
...
#
#相当于:
#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):
#
...
#yourfunc = argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)(yourfunc)
python的函数修饰的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于、python的函数修饰的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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