京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python探索之静态方法和类方法的区别详解
这篇文章主要介绍了Python探索之静态方法和类方法的区别详解,小编觉得还是挺不错的,这里分享给大家.
面相对象程序设计中,类方法和静态方法是经常用到的两个术语。
逻辑上讲:类方法是只能由类名调用;静态方法可以由类名或对象名进行调用。
python staticmethod and classmethod
Though classmethod and staticmethod are quite similar, there's a slight difference in usage for both entities: classmethod must have a reference to a class object as the first parameter, whereas staticmethod can have no parameters at all.
Let's look at all that was said in real examples.
尽管 classmethod 和 staticmethod 非常相似,但在用法上依然有一些明显的区别。classmethod 必须有一个指向 类对象 的引用作为第一个参数,而 staticmethod 可以没有任何参数。
让我们看几个例子。
例子 – Boilerplate
Let's assume an example of a class, dealing with date information (this is what will be our boilerplate to cook on):
class Date(object):
def __init__(self, day=0, month=0, year=0):
self.day = day
self.month = month
self.year = year
This class obviously could be used to store information about certain dates (without timezone information; let's assume all dates are presented in UTC).
很明显,这个类的对象可以存储日期信息(不包括时区,假设他们都存储在 UTC)。
Here we have __init__, a typical initializer of Python class instances, which receives arguments as a typical instancemethod, having the first non-optional argument (self) that holds reference to a newly created instance.
这里的 init 方法用于初始化对象的属性,它的第一个参数一定是 self,用于指向已经创建好的对象。
Class Method
We have some tasks that can be nicely done using classmethods.
Let's assume that we want to create a lot of Date class instances having date information coming from outer source encoded as a string of next format (‘dd-mm-yyyy'). We have to do that in different places of our source code in project.
利用 classmethod 可以做一些很棒的东西。
比如我们可以支持从特定格式的日期字符串来创建对象,它的格式是 (‘dd-mm-yyyy')。很明显,我们只能在其他地方而不是 init 方法里实现这个功能。
So what we must do here is:
Parse a string to receive day, month and year as three integer variables or a 3-item tuple consisting of that variable.
Instantiate Date by passing those values to initialization call.
This will look like:
大概步骤:
解析字符串,得到整数 day, month, year。
使用得到的信息初始化对象
代码如下
day, month, year = map(int, string_date.split('-'))
date1 = Date(day, month, year)
理想的情况是 Date 类本身可以具备处理字符串时间的能力,解决了重用性问题,比如添加一个额外的方法。
For this purpose, C++ has such feature as overloading, but Python lacks that feature- so here's when classmethod applies. Lets create another “constructor”.
C++ 可以方便的使用重载来解决这个问题,但是 python 不具备类似的特性。 所以接下来我们要使用 classmethod 来帮我们实现。
@classmethod
def from_string(cls, date_as_string):
day, month, year = map(int, date_as_string.split('-'))
date1 = cls(day, month, year)
return date1
date2 = Date.from_string('11-09-2012')
Let's look more carefully at the above implementation, and review what advantages we have here:
We've implemented date string parsing in one place and it's reusable now.
Encapsulation works fine here (if you think that you could implement string parsing as a single function elsewhere, this solution fits OOP paradigm far better).
cls is an object that holds class itself, not an instance of the class. It's pretty cool because if we inherit our Date class, all children will have from_string defined also.
让我们在仔细的分析下上面的实现,看看它的好处。
我们在一个方法中实现了功能,因此它是可重用的。 这里的封装处理的不错(如果你发现还可以在代码的任意地方添加一个不属于 Date 的函数来实现类似的功能,那很显然上面的办法更符合 OOP 规范)。 cls 是一个保存了 class 的对象(所有的一切都是对象)。 更妙的是, Date 类的衍生类都会具有 from_string 这个有用的方法。
Static method
What about staticmethod? It's pretty similar to classmethod but doesn't take any obligatory parameters (like a class method or instance method does).
Let's look at the next use case.
We have a date string that we want to validate somehow. This task is also logically bound to Date class we've used so far, but still doesn't require instantiation of it.
Here is where staticmethod can be useful. Let's look at the next piece of code:
staticmethod 没有任何必选参数,而 classmethod 第一个参数永远是 cls, instancemethod 第一个参数永远是 self。
@staticmethod
def is_date_valid(date_as_string):
day, month, year = map(int, date_as_string.split('-'))
return day <= 31 and month <= 12 and year <= 3999
# usage:
is_date = Date.is_date_valid('11-09-2012')
So, as we can see from usage of staticmethod, we don't have any access to what the class is- it's basically just a function, called syntactically like a method, but without access to the object and it's internals (fields and another methods), while classmethod does.
所以,从静态方法的使用中可以看出,我们不会访问到 class 本身 – 它基本上只是一个函数,在语法上就像一个方法一样,但是没有访问对象和它的内部(字段和其他方法),相反 classmethod 会访问 cls, instancemethod 会访问 self。
总结
以上就是本文关于Python探索之静态方法和类方法的区别详解的全部内容,希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26