在Python中，@符号主要有三种用途：装饰器（Decorator）、矩阵乘法运算符（Python 3.5+）以及类型提示中的修饰符（如@typing）。

目录

1.@--装饰器（Decorator）

2.@--矩阵乘法运算符

3.@--类中的特殊用法

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1.@--装饰器（Decorator）

最常见的用途，用于修改或扩展函数/类的行为，通过@decorator_name语法实现。

说白了就是函数的多重调用：

def logger(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(f"调用函数: {func.__name__}")return func(*args, **kwargs)return wrapper@logger  # 等价于 my_func = logger(my_func)
def my_func(x):return x * 2print(my_func(3))  # 输出: 调用函数: my_func → 6

@logger在函数上面的意思就是my_func作为参数传给logger后再赋值给my_func，

那么我们在调用my_func(3)=logger(my_func(3))=logger(6)=6,

注意这里的my_func是一个函数参数，那如果logger本身有参数怎么办？

def repeat(n_times):  # 外层接收装饰器参数def decorator(func):  # 中层接收被装饰函数def wrapper(*args, **kwargs):  # 内层实现逻辑for _ in range(n_times):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(n_times=3)  # 传入参数 n_times=3
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")#greet("Alice")=repeat(n_times=3)(greet)("Alice")
greet("Alice")
# 输出：
# Hello, Alice!
# Hello, Alice!
# Hello, Alice!

 相当于，greet("Alice")=repeat(n_times=3,func=greet("Alice"))介接收了两个参数，原本参数，和修饰器参数

2.@--矩阵乘法运算符

Python 3.5+ 引入了 @ 作为矩阵乘法运算符，主要用于 numpy 或 torch 计算。

import numpy as np
A = np.array([[1,  2], [3, 4]])
B = np.array([[5,  6], [7, 8]])
print(A @ B)  # 输出矩阵乘积
# [[19 22]
#  [43 50]]

3.@--类中的特殊用法

在类定义中，@ 主要用于类方法、静态方法和属性装饰器。

class Math:@staticmethoddef add(a, b):return a + bprint(Math.add(3, 5))  # 8

8

• @staticmethod 定义静态方法，不依赖实例，直接通过类调用。

装饰器	作用描述	关键特性	示例场景
@staticmethod	定义静态方法	不依赖实例/类，直接通过类调用 无self或cls参数	工具类方法（如数学计算）
@classmethod	定义类方法	第一个参数是cls 可修改类变量或实现替代构造器	工厂模式、类配置修改
@property	将方法转为属性	只读访问（默认） 需配合@属性名.setter实现写操作	封装私有变量、计算属性
@dataclass	自动生成数据类方法	自动添加__init__、__repr__等 支持类型注解和默认值	数据容器、DTO对象
@abstractmethod	定义抽象方法	强制子类实现该方法 类必须继承ABC	接口规范、框架设计

，在 Python 里，@ 不是注解，而是装饰器或矩阵运算符。