Las variables declaradas dentro de la definición de clase, pero no dentro de un método, son variables de clase o estáticas:

>>> class MyClass:
...     i = 3
...
>>> MyClass.i
3 

Como @molinero señala, esto crea un nivel de clase i variable, pero esto es distinto de cualquier nivel de instancia i variable, por lo que podría tener

>>> m = MyClass()
>>> m.i = 4
>>> MyClass.i, m.i
>>> (3, 4)

Esto es diferente de C ++ y Java, pero no tan diferente de C #, donde no se puede acceder a un miembro estático usando una referencia a una instancia.

Ver lo que el tutorial de Python tiene que decir sobre el tema de las clases y los objetos de clase.

@Steve Johnson ya ha respondido sobre métodos estáticos, también documentado bajo "Funciones integradas" en la Referencia de la biblioteca de Python.

class C:
    @staticmethod
    def f(arg1, arg2, ...): ...

@beidy recomienda método de clases sobre el método estático, ya que el método recibe el tipo de clase como primer argumento, pero todavía estoy un poco confuso sobre las ventajas de este método sobre el método estático. Si usted también lo está, probablemente no importe.

@Blair Conrad dijo que las variables estáticas declaradas dentro de la definición de clase, pero no dentro de un método, son variables de clase o "estáticas":

>>> class Test(object):
...     i = 3
...
>>> Test.i
3

Hay algunas trampas aquí. Continuando con el ejemplo anterior:

>>> 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__
{}

Observe cómo la variable de instancia t.i se desincronizó con la variable de clase "estática" cuando el atributo i se estableció directamente en t. Esto es porque i fue re-enlazado dentro del t espacio de nombres, que es distinto del Test espacio de nombres. Si desea cambiar el valor de una variable "estática", debe cambiarlo dentro del alcance (u objeto) donde se definió originalmente. Puse "estática" entre comillas porque Python realmente no tiene variables estáticas en el sentido que tienen C ++ y Java.

Aunque no dice nada específico sobre las variables o métodos estáticos, el Tutorial de Python tiene alguna información relevante sobre clases y objetos de clase.

@Steve Johnson también respondió con respecto a los métodos estáticos, también documentados en "Funciones integradas" en la Referencia de la biblioteca de Python.

class Test(object):
    @staticmethod
    def f(arg1, arg2, ...):
        ...

@beid también mencionó classmethod, que es similar a staticmethod. El primer argumento de un método de clase es el objeto de clase. Ejemplo:

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

Métodos estáticos y de clases

Como se ha señalado en las otras respuestas, los métodos estáticos y de clase se logran fácilmente utilizando los decoradores integrados:

class Test(object):

    # regular instance method:
    def MyMethod(self):
        pass

    # class method:
    @classmethod
    def MyClassMethod(klass):
        pass

    # static method:
    @staticmethod
    def MyStaticMethod():
        pass

Como de costumbre, el primer argumento para MyMethod() está vinculado al objeto de instancia de clase. En contraste, el primer argumento para MyClassMethod() is vinculado al objeto de clase en sí (p. ej., en este caso, Test). por MyStaticMethod(), ninguno de los argumentos está vinculado y tener argumentos es opcional.

"Variables estáticas"

Sin embargo, implementar "variables estáticas" (bueno, mudable variables estáticas, de todos modos, si eso no es una contradicción en términos ...) no es tan sencillo. Como millerdev señaló en su respuesta, el problema es que los atributos de clase de Python no son verdaderamente "variables estáticas". Considerar:

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

Esto se debe a que la línea x.i = 12 ha agregado un nuevo atributo de instancia i a x en lugar de cambiar el valor de la Test clase i atributo.

Parcial comportamiento esperado de la variable estática, es decir, sincronización del atributo entre múltiples instancias (pero no con la propia clase; ver "gotcha" a continuación), se puede lograr convirtiendo el atributo de clase en una propiedad:

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)

Ahora puedes hacer:

x1 = Test()
x2 = Test()
x1.i = 50
assert x2.i == x1.i  # no error
assert x2.i == 50    # the property is synced

La variable estática ahora permanecerá sincronizada entre todas las instancias de clase.

(NOTA: Es decir, a menos que una instancia de clase decida definir su propia versión de _i! Pero si alguien decide hacer ESO, se merece lo que recibe, ¿no es así ???)

Tenga en cuenta que técnicamente hablando, i todavía no es una 'variable estática' en absoluto; es un property, que es un tipo especial de descriptor. sin embargo, el property El comportamiento ahora es equivalente a una variable estática (mutable) sincronizada en todas las instancias de clase.

"Variables estáticas" inmutables

Para un comportamiento de variable estática inmutable, simplemente omita el property setter:

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)

Ahora intentando configurar la instancia i El atributo devolverá un AttributeError:

x = Test()
assert x.i == 3  # success
x.i = 12         # ERROR

Uno tengo que estar al tanto

Tenga en cuenta que los métodos anteriores solo funcionan con instancias de tu clase - ellos lo harán no trabajo al usar la clase en sí. Así por ejemplo:

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'

La línea assert Test.i == x.i produce un error, porque el i atributo de Test y x son dos objetos diferentes.

Mucha gente encontrará esto sorprendente. Sin embargo, no debería ser así. Si volvemos e inspeccionamos nuestro Test definición de clase (la segunda versión), tomamos nota de esta línea:

    i = property(get_i) 

Claramente, el miembro i of Test debe ser un property objeto, que es el tipo de objeto devuelto por el property función.

Si lo anterior le resulta confuso, lo más probable es que todavía lo esté pensando desde la perspectiva de otros lenguajes (por ejemplo, Java o c ++). Deberías ir a estudiar el property objeto, sobre el orden en el que se devuelven los atributos de Python, el protocolo descriptor y el orden de resolución del método (MRO).

Presento una solución al 'gotcha' anterior a continuación; sin embargo, sugeriría, enérgicamente, que no intente hacer algo como lo siguiente hasta que, como mínimo, comprenda completamente por qué assert Test.i = x.i provoca un error.

REAL, REAL Variables estáticas - Test.i == x.i

Presento la solución (Python 3) a continuación solo con fines informativos. No lo estoy respaldando como una "buena solución". Tengo mis dudas sobre si emular el comportamiento de las variables estáticas de otros lenguajes en Python es realmente necesario. Sin embargo, independientemente de si es realmente útil, lo siguiente debería ayudar a comprender mejor cómo funciona Python.

ACTUALIZAR: este intento es realmente bastante horrible; si insiste en hacer algo como esto (pista: por favor no lo haga; Python es un lenguaje muy elegante y no es necesario encajarlo para que se comporte como otro lenguaje), use el código en La respuesta de Ethan Furman preferiblemente.

Emulando el comportamiento de variables estáticas de otros lenguajes usando una metaclase

Una metaclase es la clase de una clase. La metaclase predeterminada para todas las clases en Python (es decir, las clases de "nuevo estilo" publican Python 2.3, creo) es type. Por ejemplo:

type(int)  # class 'type'
type(str)  # class 'type'
class Test(): pass
type(Test) # class 'type'

Sin embargo, puede definir su propia metaclase así:

class MyMeta(type): pass

Y aplíquelo a su propia clase de esta manera (solo Python 3):

class MyClass(metaclass = MyMeta):
    pass

type(MyClass)  # class MyMeta

A continuación se muestra una metaclase que he creado que intenta emular el comportamiento de "variable estática" de otros lenguajes. Básicamente, funciona reemplazando el getter, setter y deleter predeterminados con versiones que verifican si el atributo que se solicita es una "variable estática".

Un catálogo de las "variables estáticas" se almacena en el StaticVarMeta.statics atributo. Inicialmente, se intenta resolver todas las solicitudes de atributos mediante un orden de resolución sustituto. Lo he denominado "orden de resolución estática" o "SRO". Esto se hace buscando el atributo solicitado en el conjunto de "variables estáticas" para una clase determinada (o sus clases principales). Si el atributo no aparece en el "SRO", la clase recurrirá al comportamiento predeterminado get / set / delete del atributo (es decir, "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

También puede agregar variables de clase a las clases sobre la marcha

>>> class X:
...     pass
... 
>>> X.bar = 0
>>> x = X()
>>> x.bar
0
>>> x.foo
Traceback (most recent call last):
  File "<interactive input>", line 1, in <module>
AttributeError: X instance has no attribute 'foo'
>>> X.foo = 1
>>> x.foo
1

Y las instancias de clase pueden cambiar las variables de clase

class X:
  l = []
  def __init__(self):
    self.l.append(1)

print X().l
print X().l

>python test.py
[1]
[1, 1]

Personalmente, usaría un método de clase siempre que necesite un método estático. Principalmente porque obtengo la clase como argumento.

class myObj(object):
   def myMethod(cls)
     ...
   myMethod = classmethod(myMethod) 

o usa un decorador

class myObj(object):
   @classmethod
   def myMethod(cls)

Para propiedades estáticas ... Es hora de que busque alguna definición de Python ... la variable siempre puede cambiar. Hay dos tipos de ellos mutables e inmutables .. Además, hay atributos de clase y atributos de instancia .. Nada como los atributos estáticos en el sentido de java & c ++

¿Por qué usar el método estático en sentido pitónico, si no tiene relación alguna con la clase? Si yo fuera usted, usaría classmethod o definiría el método independiente de la clase.

Una cosa especial a tener en cuenta sobre las propiedades estáticas y las propiedades de la instancia, que se muestra en el siguiente ejemplo:

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

Esto significa que antes de asignar el valor a la propiedad de la instancia, si intentamos acceder a la propiedad a través de la instancia, se usa el valor estático. Cada propiedad declarada en la clase Python siempre tiene una ranura estática en la memoria..

Los métodos estáticos en Python se llaman método de clases. Eche un vistazo al siguiente código

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 "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unbound method myInstanceMethod() must be called [...]

>>> MyClass.myStaticMethod()
output from a static method

Note que cuando llamamos al método myInstanceMethod, obtenemos un error. Esto se debe a que requiere que se llame al método en una instancia de esta clase. El método mi método estático se establece como un método de clase utilizando el decorador @métodoclase.

Solo por diversión y risas, podríamos llamar myInstanceMethod en la clase pasando una instancia de la clase, así:

>>> MyClass.myInstanceMethod(MyClass())
output from an instance method

Cuando se define alguna variable miembro fuera de cualquier método miembro, la variable puede ser estática o no estática dependiendo de cómo se exprese la variable.

• CLASSNAME.var es una variable estática
• INSTANCENAME.var no es una variable estática.
• self.var dentro de la clase no es una variable estática.
• var dentro de la función miembro de clase no está definida.

Por ejemplo:

#!/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()

Los resultados son

self.var is 2
A.var is 1
self.var is 2
A.var is 3

Es posible tener static variables de clase, pero probablemente no valga la pena el esfuerzo.

Aquí hay una prueba de concepto escrita en Python 3: si alguno de los detalles exactos es incorrecto, el código se puede modificar para que coincida con casi lo que quiera decir con un 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)

y en uso:

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')

y algunas pruebas:

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

También puede hacer que una clase sea estática mediante metaclase.

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

Entonces, siempre que por accidente intente inicializar Myclass obtendrá un StaticClassError.

Un punto muy interesante sobre la búsqueda de atributos de Python es que se puede usar para crear "virtual variables ":

class A(object):

  label="Amazing"

  def __init__(self,d): 
      self.data=d

  def say(self): 
      print("%s %s!"%(self.label,self.data))

class B(A):
  label="Bold"  # overrides A.label

A(5).say()      # Amazing 5!
B(3).say()      # Bold 3!

Normalmente no hay asignaciones a estos después de que se crean. Tenga en cuenta que la búsqueda utiliza self porque, aunque label es estático en el sentido de no estar asociado con un particular instancia, el valor aún depende de la (clase de) instancia.

Sí, definitivamente es posible escribir variables y métodos estáticos en Python.

Variables estáticas: Las variables declaradas a nivel de clase se denominan variables estáticas a las que se puede acceder directamente utilizando el nombre de la clase.

    >>> class A:
        ...my_var = "shagun"

    >>> print(A.my_var)
        shagun

Variables de instancia: Las variables relacionadas y a las que se accede por instancia de una clase son variables de instancia.

   >>> a = A()
   >>> a.my_var = "pruthi"
   >>> print(A.my_var,a.my_var)
       shagun pruthi

Métodos estáticos: De manera similar a las variables, se puede acceder a los métodos estáticos directamente usando el nombre de la clase. No es necesario crear una instancia.

Pero tenga en cuenta que un método estático no puede llamar a un método no estático en Python.

    >>> class A:
   ...     @staticmethod
   ...     def my_static_method():
   ...             print("Yippey!!")
   ... 
   >>> A.my_static_method()
   Yippey!!

En lo que respecta a esto https://www.youtube.com/watch?v=xB-eutXNUMXJtA&feature=youtu.be, para constante variable estática, puede utilizar un descriptor. He aquí un ejemplo:

class ConstantAttribute(object):
    '''You can initialize my value but not change it.'''
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __get__(self, obj, type=None):
        return self.value

    def __set__(self, obj, val):
        pass


class Demo(object):
    x = ConstantAttribute(10)


class SubDemo(Demo):
    x = 10


demo = Demo()
subdemo = SubDemo()
# should not change
demo.x = 100
# should change
subdemo.x = 100
print "small demo", demo.x
print "small subdemo", subdemo.x
print "big demo", Demo.x
print "big subdemo", SubDemo.x

Resultando en ...

small demo 10
small subdemo 100
big demo 10
big subdemo 10

Siempre puede generar una excepción si ignora silenciosamente el valor de configuración (pass arriba) no es lo tuyo. Si está buscando una variable de clase estática de estilo Java en C ++:

class StaticAttribute(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __get__(self, obj, type=None):
        return self.value

    def __set__(self, obj, val):
        self.value = val

Echa un vistazo a esta respuesta y los documentos oficiales HOWTO para obtener más información sobre los descriptores.

Absolutamente sí, Python por sí solo no tiene ningún miembro de datos estáticos explícitamente, pero podemos tenerlo al hacerlo

class A:
    counter =0
    def callme (self):
        A.counter +=1
    def getcount (self):
        return self.counter  
>>> x=A()
>>> y=A()
>>> print(x.getcount())
>>> print(y.getcount())
>>> x.callme() 
>>> print(x.getcount())
>>> print(y.getcount())

salida

0
0
1
1

explicación

here object (x) alone increment the counter variable
from 0 to 1 by not object y. But result it as "static counter"

Para evitar cualquier confusión potencial, me gustaría contrastar variables estáticas y objetos inmutables.

Algunos tipos de objetos primitivos como enteros, flotantes, cadenas y parejas son inmutables en Python. Esto significa que el objeto al que se hace referencia con un nombre dado no puede cambiar si pertenece a uno de los tipos de objeto mencionados anteriormente. El nombre se puede reasignar a un objeto diferente, pero el objeto en sí no se puede cambiar.

Hacer una variable estática lleva esto un paso más allá al no permitir que el nombre de la variable apunte a cualquier objeto que no sea al que apunta actualmente. (Nota: este es un concepto de software general y no específico de Python; consulte las publicaciones de otros para obtener información sobre la implementación de estática en Python).

La mejor manera que encontré es usar otra clase. Puede crear un objeto y luego usarlo en otros objetos.

class staticFlag:
    def __init__(self):
        self.__success = False
    def isSuccess(self):
        return self.__success
    def succeed(self):
        self.__success = True

class tryIt:
    def __init__(self, staticFlag):
        self.isSuccess = staticFlag.isSuccess
        self.succeed = staticFlag.succeed

tryArr = []
flag = staticFlag()
for i in range(10):
    tryArr.append(tryIt(flag))
    if i == 5:
        tryArr[i].succeed()
    print tryArr[i].isSuccess()

Con el ejemplo anterior, hice una clase llamada staticFlag.

Esta clase debe presentar la var estática __success (Var estática privada).

tryIt class representó la clase regular que necesitamos usar.

Ahora hice un objeto para una bandera (staticFlag). Esta bandera se enviará como referencia a todos los objetos regulares.

Todos estos objetos se están agregando a la lista. tryArr.

Resultados de este guión:

False
False
False
False
False
True
True
True
True
True

Variables estáticas en la fábrica de clases Python3.6

Para cualquiera que use una fábrica de clases con python3.6 y usa el nonlocal palabra clave para agregarlo al alcance / contexto de la clase que se está creando así:

>>> def SomeFactory(some_var=None):
...     class SomeClass(object):
...         nonlocal some_var
...         def print():
...             print(some_var)
...     return SomeClass
... 
>>> SomeFactory(some_var="hello world").print()
hello world

Probablemente sea un truco, pero he estado usando eval(str) para obtener un objeto estático, una especie de contradicción, en Python 3.

Hay un archivo Records.py que no tiene nada más que class objetos definidos con métodos estáticos y constructores que guardan algunos argumentos. Luego, desde otro archivo .py, import Records pero necesito seleccionar dinámicamente cada objeto y luego instanciarlo bajo demanda de acuerdo con el tipo de datos que se leen.

Entonces, dónde object_name = 'RecordOne' o el nombre de la clase, llamo cur_type = eval(object_name) y luego para instanciarlo lo haces cur_inst = cur_type(args) Sin embargo, antes de crear una instancia, puede llamar a métodos estáticos desde cur_type.getName() por ejemplo, una especie de implementación de clase base abstracta o cualquiera que sea el objetivo. Sin embargo, en el backend, probablemente se instancia en Python y no es realmente estático, porque eval está devolviendo un objeto ... que debe haber sido instanciado ... que da un comportamiento similar a estático.

Puede utilizar una lista o un diccionario para obtener un "comportamiento estático" entre instancias.

class Fud:

     class_vars = {'origin_open':False}

     def __init__(self, origin = True):
         self.origin = origin
         self.opened = True
         if origin:
             self.class_vars['origin_open'] = True


     def make_another_fud(self):
         ''' Generating another Fud() from the origin instance '''

         return Fud(False)


     def close(self):
         self.opened = False
         if self.origin:
             self.class_vars['origin_open'] = False


fud1 = Fud()
fud2 = fud1.make_another_fud()

print (f"is this the original fud: {fud2.origin}")
print (f"is the original fud open: {fud2.class_vars['origin_open']}")
# is this the original fud: False
# is the original fud open: True

fud1.close()

print (f"is the original fud open: {fud2.class_vars['origin_open']}")
# is the original fud open: False

Si está intentando compartir una variable estática para, por ejemplo, aumentarla en otras instancias, algo como este script funciona bien:

# -*- coding: utf-8 -*-
class Worker:
    id = 1

    def __init__(self):
        self.name = ''
        self.document = ''
        self.id = Worker.id
        Worker.id += 1

    def __str__(self):
        return u"{}.- {} {}".format(self.id, self.name, self.document).encode('utf8')


class Workers:
    def __init__(self):
        self.list = []

    def add(self, name, doc):
        worker = Worker()
        worker.name = name
        worker.document = doc
        self.list.append(worker)


if __name__ == "__main__":
    workers = Workers()
    for item in (('Fiona', '0009898'), ('Maria', '66328191'), ("Sandra", '2342184'), ('Elvira', '425872')):
        workers.add(item[0], item[1])
    for worker in workers.list:
        print(worker)
    print("next id: %i" % Worker.id)

Póngalo de esta manera, la variable estática se crea cuando una clase definida por el usuario entra en existencia y la definición de una variable estática debe seguir la palabra clave self,

class Student:

    the correct way of static declaration
    i = 10

    incorrect
    self.i = 10

Las definiciones de @dataclass proporcionan nombres a nivel de clase que se utilizan para definir las variables de instancia y el método de inicialización, __init__(). Si quieres una variable de nivel de clase en @dataclass Deberías usar typing.ClassVar escriba sugerencia. La ClassVar Los parámetros del tipo definen el tipo de la variable de nivel de clase.

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=})"

Ejemplos de uso:

> 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)

No como el @staticmethod pero las variables de clase son un método estático de clase y se comparten con todas las instancias.

Ahora puedes acceder a él como

instance = MyClass()
print(instance.i)

or

print(MyClass.i)

tienes que asignar el valor a estas variables

estaba intentando

class MyClass:
  i: str

y asignando el valor en una llamada al método, en ese caso no funcionará y arrojará un error

i is not attribute of MyClass