python中的类变量和实例变量_Python中的类变量和实例变量之间有什么区别？

当你写一个类块，你创建类的属性(或类变量)。在类块中分配的所有名称，包括用def定义的方法都成为类属性。

创建一个类实例后，任何具有实例引用的对象都可以在其上创建实例属性。在内部方法中，“当前”实例几乎总是绑定到名称self，这就是为什么你认为这些作为“自变量”。通常在面向对象设计中，附加到类的代码应该具有对该类的实例的属性的控制，因此几乎所有的实例属性赋值都是在方法中完成的，使用对在self参数中接收的实例的引用方法。

类属性通常与在Java，C#或C语言中发现的静态变量(或方法)进行比较。然而，如果你想要更深入的理解，我会避免将类属性视为静态变量“相同”。虽然它们经常用于相同的目的，但基本概念是完全不同的。更多关于这一点在“高级”部分下面的行。

一个例子！

class SomeClass:

def __init__(self):

self.foo = 'I am an instance attribute called foo'

self.foo_list = []

bar = 'I am a class attribute called bar'

bar_list = []

执行此块之后，有一个SomeClass类，有3个类属性：__init__，bar和bar_list。

然后我们将创建一个实例：

instance = SomeClass()

当这种情况发生时，SomeClass的__init__方法被执行，在其self参数中接收新的实例。此方法创建两个实例属性：foo和foo_list。然后这个实例被分配到实例变量中，因此它被绑定到一个带有两个实例属性的东西：foo和foo_list。

但：

print instance.bar

给出：

I am a class attribute called bar

这怎么发生的？当我们尝试通过点语法检索属性，并且该属性不存在时，Python通过一系列步骤尝试并满足您的请求。接下来要做的是查看实例类的类属性。在这种情况下，它在SomeClass中找到了一个属性栏，因此它返回了。

这也是方法调用如何工作的方式。例如，当调用mylist.append(5)时，mylist没有名为append的属性。但是mylist的类，它绑定到一个方法对象。该方法对象由mylist.append位返回，然后(5)位调用具有参数5的方法。

这是有用的方法是SomeClass的所有实例将有权访问相同的bar属性。我们可以创建一百万个实例，但我们只需要在内存中存储一​​个字符串，因为他们都可以找到它。

但你必须有点小心。看看下面的操作：

sc1 = SomeClass()

sc1.foo_list.append(1)

sc1.bar_list.append(2)

sc2 = SomeClass()

sc2.foo_list.append(10)

sc2.bar_list.append(20)

print sc1.foo_list

print sc1.bar_list

print sc2.foo_list

print sc2.bar_list

你认为这打印什么？

[1]

[2, 20]

[10]

[2, 20]

这是因为每个实例都有自己的foo_list副本，因此它们单独追加。但所有实例共享同一个bar_list的访问权限。所以当我们做了sc1.bar_list.append(2)它影响了sc2，即使sc2还不存在！同样，sc2.bar_list.append(20)影响通过sc1检索的bar_list。这通常不是你想要的。

高级研究如下。

为了真正编写Python，来自传统的静态类型的OO语言，如Java和C#，你必须学习重新思考类。

在Java中，类本身不是一个真正的东西。当你写一个类时，你更多的声明一堆东西，该类的所有实例具有共同点。在运行时，只有实例(和静态方法/变量，但是那些只是全局变量和函数在一个类的命名空间中，与OO无关)。类是在源代码中写下在运行时实例将是什么样的方式;他们只“存在”在你的源代码中，而不是在运行的程序。

在Python中，类是没有什么特别的。它是一个对象就像任何其他。所以“类属性”事实上与“实例属性”完全相同;在现实中只有“属性”。形成区别的唯一原因是我们倾向于使用与不是类的对象不同的类。底层的机械是一样的。这就是为什么我说，将类属性看作来自其他语言的静态变量是错误的。

但是真正使Python类与Java风格的类不同的是，就像任何其他对象一样，每个类都是一个类的实例！

在Python中，大多数类都是类型为内建类的实例。它是这个类控制类的常见行为，并使所有的OO东西的方式。默认的OO方式拥有具有自己的属性的类的实例，并且具有由它们的类定义的通用方法/属性，只是Python中的协议。如果你愿意，你可以改变它的大部分。如果你听说过使用元类，所有这一切都是定义一个类，它是一个不同类的实例。

关于类的唯一真正的“特殊”的东西(除了所有的内置机制，使他们按照他们默认的方式工作)，是类块语法，使您更容易创建类型的实例。这个：

class Foo(BaseFoo):

def __init__(self, foo):

self.foo = foo

z = 28

大致相当于以下内容：

def __init__(self, foo):

self.foo = foo

classdict = {'__init__': __init__, 'z': 28 }

Foo = type('Foo', (BaseFoo,) classdict)

它将安排classdict的所有内容成为创建的对象的属性。

因此，看起来你可以通过Class.attribute访问类属性，就像i = Class()一样容易。 i属性。 i和Class都是对象，对象具有属性。这也使得很容易理解如何在类创建后修改它;只是分配它的属性与你将与任何其他对象相同的方式！

事实上，实例与用于创建它们的类没有特殊的关系。 Python知道哪个类搜索在实例中找不到的属性的方式是通过隐藏的__class__属性。你可以读它来找出这是什么类是一个实例，就像任何其他属性：c = some_instance .__ class__。现在你有一个变量c绑定到一个类，即使它可能不具有相同的名称作为类。你可以使用它来访问类的属性，甚至调用它来创建更多的实例(即使你不知道它的类是什么！)。

你甚至可以分配到i .__ class__来改变它是一个实例的类。如果你这样做，什么都不会立即发生。这不是毁灭性的。这意味着当你查找实例中不存在的属性时，Python会去查看__class__的新内容。由于这包括大多数方法，并且方法通常期望他们正在操作的实例处于某些状态，这通常导致错误，如果你随机做它，它是非常混乱，但它可以做到。如果你很小心，你存储在__class__的东西甚至不必是一个类对象;所有Python需要做的是在某些情况下查找属性，所以你需要的是一个具有正确类型属性的对象(一些注意事项，即Python确实对某些特定类的类或实例感兴趣)。

这可能已经足够了。希望(如果你甚至读了这么远)我没有混淆你太多。 Python是整洁的，当你学习它是如何工作的。