如何在 Python 中创建静态类变量或方法?
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在类定义内但不在方法内声明的变量是类或静态变量:
>>> class MyClass:
... i = 3
...
>>> MyClass.i
3
正如@millerdev 指出的那样,这会创建一个类级 i 变量,但这与任何实例级 i 变量不同,因此您可以
>>> m = MyClass()
>>> m.i = 4
>>> MyClass.i, m.i
>>> (3, 4)
这与 C++ 和 Java 不同,但与 C# 并没有太大不同,后者不能使用对实例的引用来访问静态成员。
请参阅what the Python tutorial has to say on the subject of classes and class objects。
@Steve Johnson 已经回答了关于 static methods 的问题,也记录在 “Built-in Functions” in the Python Library Reference 下。
class C:
@staticmethod
def f(arg1, arg2, ...): ...
@beidy 推荐 classmethods 而不是 staticmethod,因为该方法随后接收类类型作为第一个参数。
我只是在学习 Python,但 @classmethod 相对于 @staticmethod AFAIK 的优势在于,您始终可以获得调用该方法的类的名称,即使它是子类。例如,静态方法缺少此信息,因此它不能调用被覆盖的方法。
@theJollySin 常量的pythonic 方式是不为常量增长一个类。只要有一些 const.py 和 PI = 3.14,您就可以在任何地方导入它。 from const import PI
这个答案可能会混淆静态变量问题。首先,i = 3 不是一个静态变量,它是一个类属性,并且由于它不同于实例级属性 i 它确实 < b>not 在其他语言中的行为类似于静态变量。请参阅下面的 millerdev's answer、Yann's answer 和 my answer。
所以即使我创建了这个类的数百个实例,也只有一个 i(静态变量)的副本会在内存中?
对于@Dubslow 评论中提到的 Daniel 感兴趣的任何人,它是 millerdev (wayback machine)
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@Blair Conrad 说在类定义中声明但不在方法中声明的静态变量是类或“静态”变量:
>>> class Test(object):
... i = 3
...
>>> Test.i
3
这里有一些问题。从上面的例子继续:
>>> t = Test()
>>> t.i # "static" variable accessed via instance
3
>>> t.i = 5 # but if we assign to the instance ...
>>> Test.i # we have not changed the "static" variable
3
>>> t.i # we have overwritten Test.i on t by creating a new attribute t.i
5
>>> Test.i = 6 # to change the "static" variable we do it by assigning to the class
>>> t.i
5
>>> Test.i
6
>>> u = Test()
>>> u.i
6 # changes to t do not affect new instances of Test
# Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
>>> Test.__dict__
{'i': 6, ...}
>>> t.__dict__
{'i': 5}
>>> u.__dict__
{}
请注意,当属性 i 直接在 t 上设置时,实例变量 t.i 如何与“静态”类变量不同步。这是因为 i 在 t 命名空间内重新绑定,这与 Test 命名空间不同。如果要更改“静态”变量的值,则必须在最初定义的范围(或对象)内更改它。我将“静态”放在引号中,因为 Python 并没有 C++ 和 Java 那样的静态变量。
虽然它没有具体说明静态变量或方法,但 Python tutorial 有一些关于 classes and class objects 的相关信息。
@Steve Johnson 还回答了有关静态方法的问题,也记录在 Python 库参考中的“内置函数”下。
class Test(object):
@staticmethod
def f(arg1, arg2, ...):
...
@beid 还提到了 classmethod,它类似于 staticmethod。类方法的第一个参数是类对象。例子:
class Test(object):
i = 3 # class (or static) variable
@classmethod
def g(cls, arg):
# here we can use 'cls' instead of the class name (Test)
if arg > cls.i:
cls.i = arg # would be the same as Test.i = arg1
https://i.stack.imgur.com/xqnxe.jpg
我建议你稍微扩展一下这个例子:如果在设置 Test.i=6 之后实例化一个新对象(例如,u=Test()),新对象将“继承”新的类值(例如, ui==6)
使静态变量保持同步的一种方法是使它们成为属性:class Test(object):、_i = 3、@property、def i(self)、return type(self)._i、@i.setter、def i(self,val):、type(self)._i = val。现在您可以执行 x = Test()、x.i = 12、assert x.i == Test.i。
所以我可以说所有变量最初都是静态的,然后访问实例会在运行时生成实例变量?
也许这很有趣:如果您在 Test 中定义一个更改 Test.i 的方法,这将同时影响 Test.i 和 ti 值。
@millerdev,就像你提到的那样,Python 没有 C++ 或 JAVA 那样的静态变量。所以可以说,Test.i 更像是一个类变量而不是一个静态变量吗?
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静态和类方法
正如其他答案所指出的,静态和类方法可以使用内置装饰器轻松完成:
class Test(object):
# regular instance method:
def my_method(self):
pass
# class method:
@classmethod
def my_class_method(cls):
pass
# static method:
@staticmethod
def my_static_method():
pass
像往常一样,my_method() 的第一个参数绑定到类实例对象。相反,my_class_method() 的第一个参数绑定到类对象本身(例如,在本例中为 Test)。对于 my_static_method(),没有任何参数是绑定的,并且完全有参数是可选的。
“静态变量”
然而,实现“静态变量”(好吧,可变静态变量,无论如何,如果这在术语上不矛盾的话…)并不那么简单。作为 millerdev pointed out in his answer,问题在于 Python 的类属性并不是真正的“静态变量”。考虑:
class Test(object):
i = 3 # This is a class attribute
x = Test()
x.i = 12 # Attempt to change the value of the class attribute using x instance
assert x.i == Test.i # ERROR
assert Test.i == 3 # Test.i was not affected
assert x.i == 12 # x.i is a different object than Test.i
这是因为行 x.i = 12 已将新实例属性 i 添加到 x,而不是更改 Test 类 i 属性的值。
部分预期的静态变量行为,即多个实例之间的属性同步(但不与类本身同步;参见下面的“gotcha”),可以通过将类属性转换为属性来实现:
class Test(object):
_i = 3
@property
def i(self):
return type(self)._i
@i.setter
def i(self,val):
type(self)._i = val
## ALTERNATIVE IMPLEMENTATION - FUNCTIONALLY EQUIVALENT TO ABOVE ##
## (except with separate methods for getting and setting i) ##
class Test(object):
_i = 3
def get_i(self):
return type(self)._i
def set_i(self,val):
type(self)._i = val
i = property(get_i, set_i)
现在你可以这样做:
x1 = Test()
x2 = Test()
x1.i = 50
assert x2.i == x1.i # no error
assert x2.i == 50 # the property is synced
静态变量现在将在所有类实例之间保持同步。
(注意:也就是说,除非类实例决定定义自己的 _i 版本!但如果有人决定这样做,他们应该得到他们得到的,不是吗???)
请注意,从技术上讲,i 仍然根本不是“静态变量”;它是一个property,它是一种特殊类型的描述符。但是,property 行为现在等效于跨所有类实例同步的(可变)静态变量。
不可变的“静态变量”
对于不可变的静态变量行为,只需省略 property 设置器:
class Test(object):
_i = 3
@property
def i(self):
return type(self)._i
## ALTERNATIVE IMPLEMENTATION - FUNCTIONALLY EQUIVALENT TO ABOVE ##
## (except with separate methods for getting i) ##
class Test(object):
_i = 3
def get_i(self):
return type(self)._i
i = property(get_i)
现在尝试设置实例 i 属性将返回 AttributeError:
x = Test()
assert x.i == 3 # success
x.i = 12 # ERROR
需要注意的一个问题
请注意,上述方法仅适用于您的类的实例——它们在使用类本身时不起作用。例如:
x = Test()
assert x.i == Test.i # ERROR
# x.i and Test.i are two different objects:
type(Test.i) # class 'property'
type(x.i) # class 'int'
assert Test.i == x.i 行会产生错误,因为 Test 和 x 的 i 属性是两个不同的对象。
许多人会对此感到惊讶。但是,它不应该。如果我们返回并检查我们的 Test 类定义(第二个版本),我们会注意到这一行:
i = property(get_i)
显然,Test 的成员 i 必须是 property 对象,它是从 property 函数返回的对象类型。
如果您觉得以上内容令人困惑,那么您很可能仍在从其他语言(例如 Java 或 c++)的角度来考虑它。您应该研究 property 对象,了解 Python 属性的返回顺序、描述符协议和方法解析顺序 (MRO)。
我在下面提出了上述“问题”的解决方案;但是,我强烈建议您不要尝试执行以下操作,直到您至少完全理解 assert Test.i = x.i 导致错误的原因。
真实的,实际的静态变量 - Test.i == xi
我在下面提供(Python 3)解决方案仅供参考。我不认可它是一个“好的解决方案”。我怀疑在 Python 中模拟其他语言的静态变量行为是否真的有必要。但是,不管它是否真的有用,下面的内容应该有助于进一步理解 Python 的工作原理。
更新:这个尝试真的很糟糕;如果您坚持做这样的事情(提示:请不要这样做;Python 是一种非常优雅的语言,没有必要硬着头皮让它表现得像另一种语言),请改用 Ethan Furman’s answer 中的代码。
使用元类模拟其他语言的静态变量行为
元类是类的类。 Python 中所有类的默认元类(即,我相信 Python 2.3 之后的“新样式”类)是 type。例如:
type(int) # class 'type'
type(str) # class 'type'
class Test(): pass
type(Test) # class 'type'
但是,您可以像这样定义自己的元类:
class MyMeta(type): pass
并将其应用到您自己的类中(仅限 Python 3):
class MyClass(metaclass = MyMeta):
pass
type(MyClass) # class MyMeta
下面是我创建的一个元类,它试图模拟其他语言的“静态变量”行为。它基本上通过将默认的 getter、setter 和 deleter 替换为检查请求的属性是否是“静态变量”的版本来工作。
“静态变量”的目录存储在 StaticVarMeta.statics 属性中。最初尝试使用替代解析顺序来解析所有属性请求。我称其为“静态解决顺序”或“SRO”。这是通过在给定类(或其父类)的“静态变量”集中查找请求的属性来完成的。如果该属性未出现在“SRO”中,则该类将回退到默认的属性获取/设置/删除行为(即“MRO”)。
from functools import wraps
class StaticVarsMeta(type):
'''A metaclass for creating classes that emulate the "static variable" behavior
of other languages. I do not advise actually using this for anything!!!
Behavior is intended to be similar to classes that use __slots__. However, "normal"
attributes and __statics___ can coexist (unlike with __slots__).
Example usage:
class MyBaseClass(metaclass = StaticVarsMeta):
__statics__ = {'a','b','c'}
i = 0 # regular attribute
a = 1 # static var defined (optional)
class MyParentClass(MyBaseClass):
__statics__ = {'d','e','f'}
j = 2 # regular attribute
d, e, f = 3, 4, 5 # Static vars
a, b, c = 6, 7, 8 # Static vars (inherited from MyBaseClass, defined/re-defined here)
class MyChildClass(MyParentClass):
__statics__ = {'a','b','c'}
j = 2 # regular attribute (redefines j from MyParentClass)
d, e, f = 9, 10, 11 # Static vars (inherited from MyParentClass, redefined here)
a, b, c = 12, 13, 14 # Static vars (overriding previous definition in MyParentClass here)'''
statics = {}
def __new__(mcls, name, bases, namespace):
# Get the class object
cls = super().__new__(mcls, name, bases, namespace)
# Establish the "statics resolution order"
cls.__sro__ = tuple(c for c in cls.__mro__ if isinstance(c,mcls))
# Replace class getter, setter, and deleter for instance attributes
cls.__getattribute__ = StaticVarsMeta.__inst_getattribute__(cls, cls.__getattribute__)
cls.__setattr__ = StaticVarsMeta.__inst_setattr__(cls, cls.__setattr__)
cls.__delattr__ = StaticVarsMeta.__inst_delattr__(cls, cls.__delattr__)
# Store the list of static variables for the class object
# This list is permanent and cannot be changed, similar to __slots__
try:
mcls.statics[cls] = getattr(cls,'__statics__')
except AttributeError:
mcls.statics[cls] = namespace['__statics__'] = set() # No static vars provided
# Check and make sure the statics var names are strings
if any(not isinstance(static,str) for static in mcls.statics[cls]):
typ = dict(zip((not isinstance(static,str) for static in mcls.statics[cls]), map(type,mcls.statics[cls])))[True].__name__
raise TypeError('__statics__ items must be strings, not {0}'.format(typ))
# Move any previously existing, not overridden statics to the static var parent class(es)
if len(cls.__sro__) > 1:
for attr,value in namespace.items():
if attr not in StaticVarsMeta.statics[cls] and attr != ['__statics__']:
for c in cls.__sro__[1:]:
if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
setattr(c,attr,value)
delattr(cls,attr)
return cls
def __inst_getattribute__(self, orig_getattribute):
'''Replaces the class __getattribute__'''
@wraps(orig_getattribute)
def wrapper(self, attr):
if StaticVarsMeta.is_static(type(self),attr):
return StaticVarsMeta.__getstatic__(type(self),attr)
else:
return orig_getattribute(self, attr)
return wrapper
def __inst_setattr__(self, orig_setattribute):
'''Replaces the class __setattr__'''
@wraps(orig_setattribute)
def wrapper(self, attr, value):
if StaticVarsMeta.is_static(type(self),attr):
StaticVarsMeta.__setstatic__(type(self),attr, value)
else:
orig_setattribute(self, attr, value)
return wrapper
def __inst_delattr__(self, orig_delattribute):
'''Replaces the class __delattr__'''
@wraps(orig_delattribute)
def wrapper(self, attr):
if StaticVarsMeta.is_static(type(self),attr):
StaticVarsMeta.__delstatic__(type(self),attr)
else:
orig_delattribute(self, attr)
return wrapper
def __getstatic__(cls,attr):
'''Static variable getter'''
for c in cls.__sro__:
if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
try:
return getattr(c,attr)
except AttributeError:
pass
raise AttributeError(cls.__name__ + " object has no attribute '{0}'".format(attr))
def __setstatic__(cls,attr,value):
'''Static variable setter'''
for c in cls.__sro__:
if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
setattr(c,attr,value)
break
def __delstatic__(cls,attr):
'''Static variable deleter'''
for c in cls.__sro__:
if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
try:
delattr(c,attr)
break
except AttributeError:
pass
raise AttributeError(cls.__name__ + " object has no attribute '{0}'".format(attr))
def __delattr__(cls,attr):
'''Prevent __sro__ attribute from deletion'''
if attr == '__sro__':
raise AttributeError('readonly attribute')
super().__delattr__(attr)
def is_static(cls,attr):
'''Returns True if an attribute is a static variable of any class in the __sro__'''
if any(attr in StaticVarsMeta.statics[c] for c in cls.__sro__):
return True
return False
我尝试使用您的方式,但遇到了问题,请在此处查看我的问题stackoverflow.com/questions/29329850/get-static-variable-value
@RickTeachey:我想您通常应该将您在类 Instance Test 上所做的任何事情(在将其用于实例化实例之前)视为属于元编程领域?例如,您通过执行 Test.i = 0 更改类行为(这里您只需完全销毁属性对象)。我猜“属性机制”只在类实例的属性访问中起作用(除非你使用元类作为中间体来改变底层行为,也许)。顺便说一句,请完成这个答案:-)
@RickTeachey 谢谢 :-) 最后你的元类很有趣,但实际上对我来说有点太复杂了。在绝对需要这种机制的大型框架/应用程序中,它可能很有用。无论如何,这说明如果真的需要新的(复杂的)非默认元行为,Python 使之成为可能:)
@OleThomsenBuus:检查 my answer 以获得更简单的元类来完成这项工作。
@taper你是对的;我已经编辑了解决问题的答案(不敢相信它已经错了这么久!)。对困惑感到抱歉。
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您还可以动态地将类变量添加到类中
>>> class X:
... pass
...
>>> X.bar = 0
>>> x = X()
>>> x.bar
0
>>> x.foo
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: X instance has no attribute 'foo'
>>> X.foo = 1
>>> x.foo
1
并且类实例可以改变类变量
class X:
l = []
def __init__(self):
self.l.append(1)
print X().l
print X().l
>python test.py
[1]
[1, 1]
即使将类导入另一个模块,新的类变量也会保留吗?
是的。类实际上是单例,无论您从哪个名称空间调用它们。
@Gregory您说“并且类实例可以更改类变量”实际上这个示例称为访问而不是修改。修改是由对象本身通过其自己的 append() 函数完成的。
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就个人而言,每当我需要静态方法时,我都会使用类方法。主要是因为我将课程作为论据。
class myObj(object):
def myMethod(cls)
...
myMethod = classmethod(myMethod)
或使用装饰器
class myObj(object):
@classmethod
def myMethod(cls)
对于静态属性…是时候查找一些python定义了…变量总是可以改变的。它们有可变和不可变两种类型。此外,还有类属性和实例属性。在 java 和 c++ 的意义上,没有什么像静态属性那样
如果它与类没有任何关系,为什么要在 Python 意义上使用静态方法!如果我是你,我要么使用 classmethod,要么定义独立于类的方法。
变量不是可变的或不可变的;对象是。 (然而,一个对象可以在不同程度上成功地尝试阻止分配给它的某些属性。)
Java 和 C++ 使用静态(错误使用这个词,恕我直言),就像您使用实例与类属性一样。类属性/方法在 Java 和 C++ 中是静态的,没有区别,只是在 Python 中,类方法调用的第一个参数是类。
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关于静态属性和实例属性的一件特别需要注意的事情,如下例所示:
class my_cls:
my_prop = 0
#static property
print my_cls.my_prop #--> 0
#assign value to static property
my_cls.my_prop = 1
print my_cls.my_prop #--> 1
#access static property thru' instance
my_inst = my_cls()
print my_inst.my_prop #--> 1
#instance property is different from static property
#after being assigned a value
my_inst.my_prop = 2
print my_cls.my_prop #--> 1
print my_inst.my_prop #--> 2
这意味着在将值分配给实例属性之前,如果我们尝试通过实例访问属性,则使用静态值。在 python 类中声明的每个属性在内存中总是有一个静态槽。
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python 中的静态方法称为classmethod。看看下面的代码
class MyClass:
def myInstanceMethod(self):
print 'output from an instance method'
@classmethod
def myStaticMethod(cls):
print 'output from a static method'
>>> MyClass.myInstanceMethod()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: unbound method myInstanceMethod() must be called [...]
>>> MyClass.myStaticMethod()
output from a static method
请注意,当我们调用方法 myInstanceMethod 时,会出现错误。这是因为它要求在此类的实例上调用该方法。方法 myStaticMethod 使用 decorator @classmethod 设置为类方法。
只是为了好玩和咯咯笑,我们可以通过传入类的实例来调用类的 myInstanceMethod,如下所示:
>>> MyClass.myInstanceMethod(MyClass())
output from an instance method
嗯...静态方法是用 @staticmethod 制作的; @classmethod (显然)用于类方法(主要用作替代构造函数,但在紧要关头可以用作静态方法,这些方法恰好接收到对它们被调用的类的引用)。
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可能有 static 个类变量,但可能不值得努力。
这是用 Python 3 编写的概念证明——如果任何确切的细节有误,可以调整代码以匹配您所说的 static variable:
class Static:
def __init__(self, value, doc=None):
self.deleted = False
self.value = value
self.__doc__ = doc
def __get__(self, inst, cls=None):
if self.deleted:
raise AttributeError('Attribute not set')
return self.value
def __set__(self, inst, value):
self.deleted = False
self.value = value
def __delete__(self, inst):
self.deleted = True
class StaticType(type):
def __delattr__(cls, name):
obj = cls.__dict__.get(name)
if isinstance(obj, Static):
obj.__delete__(name)
else:
super(StaticType, cls).__delattr__(name)
def __getattribute__(cls, *args):
obj = super(StaticType, cls).__getattribute__(*args)
if isinstance(obj, Static):
obj = obj.__get__(cls, cls.__class__)
return obj
def __setattr__(cls, name, val):
# check if object already exists
obj = cls.__dict__.get(name)
if isinstance(obj, Static):
obj.__set__(name, val)
else:
super(StaticType, cls).__setattr__(name, val)
并在使用中:
class MyStatic(metaclass=StaticType):
"""
Testing static vars
"""
a = Static(9)
b = Static(12)
c = 3
class YourStatic(MyStatic):
d = Static('woo hoo')
e = Static('doo wop')
和一些测试:
ms1 = MyStatic()
ms2 = MyStatic()
ms3 = MyStatic()
assert ms1.a == ms2.a == ms3.a == MyStatic.a
assert ms1.b == ms2.b == ms3.b == MyStatic.b
assert ms1.c == ms2.c == ms3.c == MyStatic.c
ms1.a = 77
assert ms1.a == ms2.a == ms3.a == MyStatic.a
ms2.b = 99
assert ms1.b == ms2.b == ms3.b == MyStatic.b
MyStatic.a = 101
assert ms1.a == ms2.a == ms3.a == MyStatic.a
MyStatic.b = 139
assert ms1.b == ms2.b == ms3.b == MyStatic.b
del MyStatic.b
for inst in (ms1, ms2, ms3):
try:
getattr(inst, 'b')
except AttributeError:
pass
else:
print('AttributeError not raised on %r' % attr)
ms1.c = 13
ms2.c = 17
ms3.c = 19
assert ms1.c == 13
assert ms2.c == 17
assert ms3.c == 19
MyStatic.c = 43
assert ms1.c == 13
assert ms2.c == 17
assert ms3.c == 19
ys1 = YourStatic()
ys2 = YourStatic()
ys3 = YourStatic()
MyStatic.b = 'burgler'
assert ys1.a == ys2.a == ys3.a == YourStatic.a == MyStatic.a
assert ys1.b == ys2.b == ys3.b == YourStatic.b == MyStatic.b
assert ys1.d == ys2.d == ys3.d == YourStatic.d
assert ys1.e == ys2.e == ys3.e == YourStatic.e
ys1.a = 'blah'
assert ys1.a == ys2.a == ys3.a == YourStatic.a == MyStatic.a
ys2.b = 'kelp'
assert ys1.b == ys2.b == ys3.b == YourStatic.b == MyStatic.b
ys1.d = 'fee'
assert ys1.d == ys2.d == ys3.d == YourStatic.d
ys2.e = 'fie'
assert ys1.e == ys2.e == ys3.e == YourStatic.e
MyStatic.a = 'aargh'
assert ys1.a == ys2.a == ys3.a == YourStatic.a == MyStatic.a
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在任何成员方法之外定义一些成员变量时,该变量可以是静态的或非静态的,具体取决于变量的表达方式。
CLASSNAME.var 是静态变量
INSTANCENAME.var 不是静态变量。
类中的 self.var 不是静态变量。
类成员函数里面的var没有定义。
例如:
#!/usr/bin/python
class A:
var=1
def printvar(self):
print "self.var is %d" % self.var
print "A.var is %d" % A.var
a = A()
a.var = 2
a.printvar()
A.var = 3
a.printvar()
结果是
self.var is 2
A.var is 1
self.var is 2
A.var is 3
压痕坏了。这不会执行
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@dataclass 定义提供用于定义实例变量和初始化方法的类级别名称 init()。如果您想在 @dataclass 中使用类级变量,您应该使用 typing.ClassVar 类型提示。 ClassVar 类型的参数定义类级变量的类型。
from typing import ClassVar
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Test:
i: ClassVar[int] = 10
x: int
y: int
def __repr__(self):
return f"Test({self.x=}, {self.y=}, {Test.i=})"
使用示例:
> test1 = Test(5, 6)
> test2 = Test(10, 11)
> test1
Test(self.x=5, self.y=6, Test.i=10)
> test2
Test(self.x=10, self.y=11, Test.i=10)
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您还可以使用元类强制类是静态的。
class StaticClassError(Exception):
pass
class StaticClass:
__metaclass__ = abc.ABCMeta
def __new__(cls, *args, **kw):
raise StaticClassError("%s is a static class and cannot be initiated."
% cls)
class MyClass(StaticClass):
a = 1
b = 3
@staticmethod
def add(x, y):
return x+y
然后,每当您不小心尝试初始化 MyClass 时,您都会得到一个 StaticClassError。
如果你不打算实例化它,为什么它甚至是一个类?这感觉就像在扭曲 Python 以将其变成 Java....
Borg idiom 是处理此问题的更好方法。
@NedBatchelder 这是一个抽象类,仅用于子类化(和实例化子类)
我希望子类不要使用 super() 来调用其父母的 __new__ ...
原文链接:https://www.huntsbot.com/qa/ka86/static-class-variables-and-methods-in-python?lang=zh_CN&from=csdn
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