@符号是装饰器（修饰符）的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic（Python范儿）。大多数初学者不知道在哪儿使用它们，所以我将要分享下，哪些区域里装饰器可以让你的代码更简洁。 首先，让我们讨论下如何写你自己的装饰器。
‘@’符号用作函数修饰符是python2.4新增加的功能，修饰符必须出现在函数定义前一行，不允许和函数定义在同一行。也就是说＠A def f(): 是非法的。只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰，不允许修饰一个类。一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数做为参数，并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。
实例（1）：
def spamrun(fn):
def sayspam(*args):
print("spam,spam,spam")
return sayspam@spamrun
def useful(a,b):
print (a**2+b**2)执行： useful(3,4)
返回：spam,spam,spam
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2+b**2执行： useful(4,3)
结果：
spam,spam,spam
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@torch.no_grad()
@torch.no_grad()
def eval():
...@torch.no_grad()后面的函数的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播
Python装饰器：
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
先来看一个简单例子：
def foo():
print('i am foo')
现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()
def bar():
print('i am bar')
use_logging(bar)
逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def bar():
print('i am bar')
bar = use_logging(bar)
bar()
函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。
@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
方法一：不用语法糖@符号
# 装饰器不传入参数时
f = decorator(函数名)
# 装饰器传入参数时
f = (decorator(参数))(函数名)
方法二：采用语法糖@符号
# 已定义的装饰器
@decorator
def f():
pass
# 执行被装饰过的函数
f()def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
def foo():
print("i am foo")
@use_logging
def bar():
print("i am bar")
bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)
foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level=”warn”)调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。
类装饰器
再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
__call__方法 : 在生成一个类的实例时，自动自行一次call方法
当执行Foo时候生成一个实例，就会自动调用__call__方法
class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。
print f.__name__ # prints 'with_logging'
print f.__doc__ # prints None
这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
print f.__name__ # prints 'f'
print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
@property
把类内方法当成属性来使用，必须要有返回值，相当于getter；
假如没有定义 @func.setter 修饰方法的话，就是只读属性
class Car:
def __init__(self, name, price):
self._name = name
self._price = price
@property
def car_name(self):
return self._name
# car_name可以读写的属性
@car_name.setter
def car_name(self, value):
self._name = value
# car_price是只读属性
@property
def car_price(self):
return str(self._price) + '万'
benz = Car('benz', 30)
print(benz.car_name) # benz
benz.car_name = "baojun"
print(benz.car_name) # baojun
print(benz.car_price) # 30万@staticmethod
静态方法，不需要表示自身对象的self和自身类的cls参数，就跟使用函数一样。
静态方法的使用场景：
如果在方法中不需要访问任何实例方法和属性，纯粹地通过传入参数并返回数据的功能性方法，那么它就适合用静态方法来定义，它节省了实例化对象的开销成本，往往这种方法放在类外面的模块层作为一个函数存在也是没问题的，而放在类中，仅为这个类服务。@classmethod
类方法，不需要self参数，但第一个参数需要是表示自身类的cls参数。
类方法的使用场景有：
作为工厂方法创建实例对象，例如内置模块 datetime.date 类中就有大量使用类方法作为工厂方法，以此来创建date对象。如果希望在方法里面调用静态类，那么把方法定义成类方法是合适的，因为要是定义成静态方法，那么你就要显示地引用类A，这对继承来说可不是一件好事情。
例子
class Demo(object):
text = "三种方法的比较"
def instance_method(self):
print("调用实例方法")
@classmethod
def class_method(cls):
print("调用类方法")
print("在类方法中 访问类属性 text: {}".format(cls.text))
print("在类方法中 调用实例方法 instance_method: {}".format(cls().instance_method()))
@staticmethod
def static_method():
print("调用静态方法")
print("在静态方法中 访问类属性 text: {}".format(Demo.text))
print("在静态方法中 调用实例方法 instance_method: {}".format(Demo().instance_method()))
if __name__ == "__main__":
# 实例化对象
d = Demo()
# 对象可以访问 实例方法、类方法、静态方法
# 通过对象访问text属性
print(d.text)
# 通过对象调用实例方法
d.instance_method()
# 通过对象调用类方法
d.class_method()
# 通过对象调用静态方法
d.static_method()
# 类可以访问类方法、静态方法
# 通过类访问text属性
print(Demo.text)
# 通过类调用类方法
Demo.class_method()
# 通过类调用静态方法
Demo.static_method()@staticmethod 和 @classmethod 的 区别 和 使用场景：
在上述例子中，我们可以看出，
区别
在定义静态类方法和类方法时，@staticmethod 装饰的静态方法里面，想要访问类属性或调用实例方法，必须需要把类名写上；
而@classmethod装饰的类方法里面，会传一个cls参数，代表本类，这样就能够避免手写类名的硬编码。
在调用静态方法和类方法时，实际上写法都差不多，一般都是通过 类名.静态方法() 或 类名.类方法()。也可以用实例对象调用类方法和静态方法。 对象可以访问 实例方法、类方法、静态方法 ， 类可以访问类方法、静态方法
也可以用实例化对象去调用静态方法和类方法，但为了和实例方法区分，最好还是用类去调用静态方法和类方法。
使用场景
所以，在定义类的时候，
假如不需要用到与类相关的属性或方法时，就用静态方法@staticmethod；
假如需要用到与类相关的属性或方法，然后又想表明这个方法是整个类通用的，而不是对象特异的，就可以使用类方法@classmethod。
装饰器的顺序
@a
@b
@c
def f ():
等效于
f = a(b(c(f)))