@classmethod与@staticmethod的区别

Python面向对象编程中，类中定义的方法可以是 @classmethod 装饰的类方法，也可以是 @staticmethod 装饰的静态方法，用的最多的还是不带装饰器的实例方法，如果把这几个方法放一块，对初学者来说无疑是一头雾水，那我们该如何正确地使用它们呢?

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先来看一个简单示例：

 
 
 
   
  
  
  class A(object):   
  
  
      def m1(self, n):   
  
  
          print("self:", self)   
  
  
     
  
  
      @classmethod   
  
  
      def m2(cls, n):   
  
  
          print("cls:", cls)   
  
  
     
  
  
      @staticmethod   
  
  
      def m3(n):   
  
  
          pass   
  
  
     
  
  
  a = A()   
  
  
  a.m1(1) # self: <__main__.A object at 0x000001E596E41A90>   
  
  
  A.m2(1) # cls:    
  
  
  A.m3(1)

我在类中一共定义了3个方法，m1 是实例方法，***个参数必须是 self(约定俗成的)。m2 是类方法，***个参数必须是cls(同样是约定俗成)，m3 是静态方法，参数根据业务需求定，可有可无。当程序运行时，大概发生了这么几件事(结合下面的图来看)。

***步：代码从***行开始执行 class 命令，此时会创建一个类 A 对象(没错，类也是对象，一切皆对象嘛)同时初始化类里面的属性和方法，记住，此刻实例对象还没创建出来。
第二、三步：接着执行 a=A()，系统自动调用类的构造器，构造出实例对象 a
第四步：接着调用 a.m1(1) ，m1 是实例方法，内部会自动把实例对象传递给 self 参数进行绑定，也就是说， self 和 a 指向的都是同一个实例对象。
第五步：调用A.m2(1)时，python内部隐式地把类对象传递给 cls 参数，cls 和 A 都指向类对象。

严格意义上来说，左边的都是变量名，是对象的引用，右边才是真正的对像，为了描述方便，我直接把 a 称为对象，你应该明白我说对象其实是它所引用右边的那个真正的对象。

再来看看每个方法各有什么特性。

实例方法

 
 
 
   
  
  
  print(A.m1)   
  
  
  # A.m1在py2中显示为   
  
  
     
  
  
     
  
  
  print(a.m1)   
  
  
  >

A.m1是一个还没有绑定实例对象的方法，对于未绑定方法，调用 A.m1 时必须显示地传入一个实例对象进去，而 a.m1是已经绑定了实例的方法，python隐式地把对象传递给了self参数，所以不再手动传递参数，这是调用实例方法的过程。

 
 
 
   
  
  
  A.m1(a, 1)   
  
  
  # 等价     
  
  
  a.m1(1)

如果未绑定的方法 A.m1 不传实例对象给 self 时，就会报参数缺失错误，在 py3 与 py2 中，两者报的错误不一致，python2 要求***个参数self是实例对象，而python3中可以是任意对象。

 
 
 
   
  
  
  A.m1(1)   
  
  
  TypeError: m1() missing 1 required positional argument: 'n'

类方法

 
 
 
   
  
  
  print(A.m2)   
  
  
  >   
  
  
     
  
  
  print(a.m2)   
  
  
  >

m2是类方法，不管是 A.m2 还是 a.m2，都是已经自动绑定了类对象A的方法，对于后者，因为python可以通过实例对象a找到它所属的类是A，找到A之后自动绑定到 cls。

 
 
 
   
  
  
  A.m2(1)    
  
  
  # 等价   
  
  
  a.m2(1)

这使得我们可以在实例方法中通过使用 self.m2()这种方式来调用类方法和静态方法。

 
 
 
   
  
  
  def m1(self, n):   
  
  
      print("self:", self)   
  
  
      self.m2(n)

静态方法

 
 
 
   
  
  
  print(A.m3)   
  
  
     
  
  
     
  
  
  print(a.m3)

m3是类里面的一个静态方法，跟普通函数没什么区别，与类和实例都没有所谓的绑定关系，它只不过是碰巧存在类中的一个函数而已。不论是通过类还是实例都可以引用该方法。

 
 
 
   
  
  
  A.m3(1)    
  
  
  # 等价   
  
  
  a.m3(1)

以上就是几个方法的基本介绍。现在把几个基本的概念理清楚了，那么现在来说说几个方法之间的使用场景以及他们之间的优缺点。

应用场景

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。

例如下面是微信公众号开发中验证微信签名的一个例子，它没有引用任何类或者实例相关的属性和方法。

 
 
 
   
  
  
  from hashlib import sha1   
  
  
  import tornado.web   
  
  
     
  
  
  class SignatureHandler(tornado.web.RequestHandler):   
  
  
      def get(self):   
  
  
          """   
  
  
           根据签名判断请求是否来自微信   
  
  
          """   
  
  
          if self._check_sign(TOKEN, timestamp, nonce, signature):   
  
  
              self.write(echostr)   
  
  
          else:   
  
  
              self.write("你不是微信发过来的请求")   
  
  
     
  
  
      @staticmethod   
  
  
      def _check_sign(token, timestamp, nonce, signature):   
  
  
          sign = [token, timestamp, nonce]   
  
  
          sign.sort()   
  
  
          sign = "".join(sign)   
  
  
          sign = sha1(sign).hexdigest()   
  
  
          return sign == signature

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。

 
 
 
   
  
  
  class date:   
  
  
     
  
  
      def __new__(cls, year, month=None, day=None):   
  
  
          self = object.__new__(cls)   
  
  
          self._year = year   
  
  
          self._month = month   
  
  
          self._day = day   
  
  
          return self   
  
  
     
  
  
      @classmethod   
  
  
      def fromtimestamp(cls, t):   
  
  
          y, m, d, * = _time.localtime(t)   
  
  
          return cls(y, m, d)   
  
  
     
  
  
      @classmethod   
  
  
      def today(cls):   
  
  
          t = _time.time()   
  
  
          return cls.fromtimestamp(t)

如果希望在方法裡面调用静态类，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。

 
 
 
   
  
  
  class A:   
  
  
     
  
  
      @staticmethod   
  
  
      def m1()   
  
  
          pass   
  
  
     
  
  
      @staticmethod   
  
  
      def m2():   
  
  
          A.m1() # bad   
  
  
     
  
  
      @classmethod   
  
  
      def m3(cls):   
  
  
          cls.m1() # good

其实也不算是什么深入理解吧，最多算是明白怎么用，真要深入理解恐怕还要另写一篇文章，有兴趣的可以去了解一下Python的描述符。

【本文是专栏作者“刘志军”的原创文章，作者微信公众号：Python之禅(VTtalk)】

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