如何正确理解@classmethod与@staticmethod

简介: 如何正确理解@classmethod与@staticmethod

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)

我在类中一共定义了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、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<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)
# 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 要求第一个参数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)
<bound method A.m2 of <class '__main__.A'>>
print(a.m2)
<bound method A.m2 of <class '__main__.A'>>

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)
<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) 
 # 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
        """
        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。


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