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?
先来个总结：
定义： 绑定方法（绑定给谁，谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入）： 1. 绑定到类的方法：用classmethod装饰器装饰的方法。 为类量身定制 类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入 （其实对象也可调用，但仍将类当作第一个参数传入） 2. 绑定到对象的方法：没有被任何装饰器装饰的方法。 为对象量身定制 对象.boud_method(),自动将对象当作第一个参数传入 （属于类的函数，类可以调用，但是必须按照函数的规则来，没有自动传值那么一说） 非绑定方法：用staticmethod装饰器装饰的方法 不与类或对象绑定，类和对象都可以调用，但是没有自动传值那么一说。就是一个普通工具而已 注意：与绑定到对象方法区分开，在类中直接定义的函数，没有被任何装饰器装饰的，都是绑定到对象的方法，可不是普通函数，对象调用该方法会自动传值，而staticmethod装饰的方法，不管谁来调用，都没有自动传值一说
再来看一个简单示例:
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: <class '__main__.A'> A.m3(1)
在类中一共定义了3个方法,
m1 是实例方法,第一个参数必须是 self(约定俗成的);
m2 是类方法,第一个参数必须是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)。
第一步：代码从第一行开始执行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。
第二步、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(), m1是实例方法，内部会自动把实例对象a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)，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，右边才是真正的对象。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)
print(A.m1)>>: # A.m1在py2中显示为<unbound method A.m1> <function A.m1 at 0x000002BF7FF9A488> print(a.m1)>>: <bound method A.m1 of <__main__.A object at 0x000002BF7FFA2BE0>>
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) == a.m1(1) #上面的等式左右两边的意义是相同的
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 要求第一个参数self是实例对象,而python3中可以是任意对象。
A.m1() >>: TypeError: m1() missing 1 required positional argument: 'n' #类方法 print(A.m2) >>: <bound method A.m2 of <class '__main__.A'>> print(a.m2) >>: <bound method A.m2 of <class '__main__.A'>> #加了@classmethod，都自动绑定了类对象A的方法
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) == a.m2(1) # 上面的等式左右两边的意义是相同的
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)
@staticmethod静态方法
print(A.m3) >>: <function A.m3 at 0x000002BF7FF9A840> print(a.m3) >>: <function A.m3 at 0x000002BF7FF9A840>
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) == a.m3(1) # 以上等式左右两边的意义一样
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。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 """ signature = self.get_query_argument("signature", None) echostr = self.get_query_argument("echostr", None) timestamp = self.get_query_argument("timestamp", None) nonce = self.get_query_argument("nonce", None) if self._check_sign(TOKEN, timestamp, nonce, signature): logger.info("微信签名校验成功") 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, hh, mm, ss, weekday, jday, dst = _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。
class A: @staticmethod def m1() pass @staticmethod def m2(): A.m1() # bad @classmethod def m3(cls): cls.m1() # good
本篇参考：Python之禅公共号文章