¿Es posible tener variables o métodos de clase estática en Python? ¿Qué sintaxis se requiere para hacer esto?
¿Es posible tener variables o métodos de clase estática en Python? ¿Qué sintaxis se requiere para hacer esto?
Respuestas:
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 @ millerdev señala, esto crea una i
variable de nivel de clase , pero es distinta de cualquier i
variable de nivel de instancia , 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 utilizando una referencia a una instancia.
Vea 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 con respecto a los métodos estáticos , también documentados en "Funciones incorporadas" en la Referencia de la biblioteca de Python .
class C:
@staticmethod
def f(arg1, arg2, ...): ...
@beidy recomienda classmethod s más métodoestático, como el método a continuación, recibe el tipo de clase como primer argumento, pero todavía estoy un poco borroso en las ventajas de este enfoque sobre métodoestático. Si tú también lo eres, entonces probablemente no importe.
const.py
con PI = 3.14
y se puede importar en todas partes. from const import PI
i = 3
es una variable estática, es un atributo de clase, y dado que es distinto de un atributo de nivel de instancia , no se comporta como una variable estática en otros idiomas. Ver la respuesta de millerdev , la respuesta de Yann , y mi respuesta a continuación. i
i
(variable estática) estará en la memoria incluso si creo cientos de instancias de esta clase?
@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 algunos gotcha's 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 configuró directamente t
. Esto se debe a que i
se volvió a vincular dentro del t
espacio de nombres, que es distinto del Test
espacio de nombres. Si desea cambiar el valor de una variable "estática", debe cambiarla dentro del alcance (u objeto) donde se definió originalmente. Puse "estática" entre comillas porque Python realmente no tiene variables estáticas en el sentido en que C ++ y Java sí.
Aunque no dice nada específico sobre variables o métodos estáticos, el tutorial de Python tiene información relevante sobre clases y objetos de clase .
@Steve Johnson también respondió con respecto a los métodos estáticos, también documentados en "Funciones incorporadas" 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
class Test(object):
, _i = 3
, @property
, def i(self)
, return type(self)._i
, @i.setter
, def i(self,val):
, type(self)._i = val
. Ahora usted puede hacer x = Test()
, x.i = 12
, assert x.i == Test.i
.
Como han señalado 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 de MyMethod()
está vinculado al objeto de instancia de clase. Por el contrario, el primer argumento de MyClassMethod()
está vinculado al objeto de clase en sí (por ejemplo, en este caso Test
). Porque MyStaticMethod()
ninguno de los argumentos está vinculado, y tener argumentos es opcional.
Sin embargo, implementar "variables estáticas" (bueno, variables estáticas mutables , de todos modos, si eso no es una contradicción en términos ...) no es tan sencillo. Como señaló millerdev en su respuesta , el problema es que los atributos de clase de Python no son realmente "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
en x
lugar de cambiar el valor del atributo de Test
clase i
.
El comportamiento parcial esperado de la variable estática, es decir, la sincronización del atributo entre varias instancias (pero no con la clase en sí misma; consulte "gotcha" a continuación), puede lograrse 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 obtiene, ¿no?)
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
comportamiento ahora es equivalente a una variable estática (mutable) sincronizada en todas las instancias de clase.
Para el comportamiento inmutable de la variable estática, 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, intentar establecer el i
atributo de instancia devolverá un AttributeError
:
x = Test()
assert x.i == 3 # success
x.i = 12 # ERROR
Tenga en cuenta que los métodos anteriores solo funcionan con instancias de su clase; no funcionarán cuando se use 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. Si volvemos e inspeccionamos nuestra Test
definición de clase (la segunda versión), tomamos nota de esta línea:
i = property(get_i)
Claramente, el miembro i
de Test
debe ser un property
objeto, que es el tipo de objeto devuelto por la property
función.
Si encuentra lo anterior confuso, lo más probable es que todavía lo esté pensando desde la perspectiva de otros lenguajes (por ejemplo, Java o c ++). Debe estudiar el property
objeto, el orden en que se devuelven los atributos de Python, el protocolo descriptor y el orden de resolución del método (MRO).
Presento una solución para el '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
causa un error.
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 variable estático 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.
ACTUALIZACIÓN: este intento es realmente horrible ; si insiste en hacer algo como esto (pista: por favor, no lo haga; Python es un lenguaje muy elegante y no es necesario que se comporte como otro idioma), use el código en la respuesta de Ethan Furman .
Emulación del comportamiento de variables estáticas de otros idiomas 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" posteriores a 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 de esta manera:
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 idiomas. Básicamente funciona reemplazando el getter, setter y deleter predeterminados con versiones que verifican si el atributo solicitado es una "variable estática".
Un catálogo de las "variables estáticas" se almacena en el StaticVarMeta.statics
atributo. Todas las solicitudes de atributos se intentan resolver inicialmente mediante un orden de resolución sustituto. Lo he denominado el "orden de resolución estática" o "SRO". Esto se hace buscando el atributo solicitado en el conjunto de "variables estáticas" para una clase dada (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
Test
(antes de usarlo para crear instancias) como perteneciente al dominio de la metaprogramación? Por ejemplo, altera el comportamiento de clase haciendo Test.i = 0
(aquí simplemente destruye el objeto de propiedad por completo). Supongo que el "mecanismo de propiedad" solo se aplica al acceso a la propiedad en instancias de una clase (a menos que cambie el comportamiento subyacente utilizando una metaclase como intermediario, tal vez). Por cierto, por favor termine esta respuesta :-)
También puede agregar variables de clase a 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 necesitara 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 buscar 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 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 fuera usted, usaría classmethod o definiría el método independientemente de la clase.
Una cosa especial a tener en cuenta sobre las propiedades estáticas y las propiedades de 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 instancia, si intentamos acceder a la propiedad a través de la instancia, se utiliza el valor estático. Cada propiedad declarada en la clase python siempre tiene una ranura estática en la memoria .
Los métodos estáticos en python se denominan classmethod s. Echa 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
Tenga en cuenta 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 myStaticMethod se establece como un método de clase utilizando el decorador @classmethod .
Solo por patadas y risitas, podríamos llamar a myInstanceMethod en la clase pasando una instancia de la clase, así:
>>> MyClass.myInstanceMethod(MyClass())
output from an instance method
@staticmethod
; @classmethod
es (obviamente) para métodos de clase (que están destinados principalmente para su uso como constructores alternativos, pero pueden servir en un apuro como métodos estáticos que reciben una referencia a la clase por la que fueron llamados).
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.
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.
Aquí hay una prueba de concepto escrita en Python 3: si alguno de los detalles exactos es incorrecto, el código se puede ajustar para que coincida con lo que quiera decir con 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 podría exigir que una clase sea estática usando 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
Luego, cuando accidentalmente intentes inicializar MyClass , obtendrás un StaticClassError.
__new__
sus padres ...
Un punto muy interesante sobre la búsqueda de atributos de Python es que se puede usar para crear " variables virtuales ":
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 se usa self
porque, aunque label
es estático en el sentido de que no está asociado con una instancia en particular , el valor aún depende de la (clase de) instancia.
Con respecto a esta respuesta , para una variable estática constante , puede usar un descriptor. Aquí hay 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 plantear una excepción si ignorar silenciosamente el valor de configuración ( pass
arriba) no es lo suyo. Si está buscando una variable de clase estática de estilo C ++, Java:
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
Eche un vistazo a esta respuesta y al CÓMO oficial de documentos para obtener más información sobre los descriptores.
@property
, que es lo mismo que usar un descriptor, pero es mucho menos código.
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"
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: similar a las variables, se puede acceder directamente a los métodos estáticos utilizando el nombre de 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!!
Para evitar cualquier posible confusión, me gustaría contrastar variables estáticas y objetos inmutables.
Algunos tipos de objetos primitivos como enteros, flotantes, cadenas y touples son inmutables en Python. Esto significa que el objeto al que se refiere un nombre dado no puede cambiar si es de 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 que una variable estática lleve esto un paso más allá al no permitir que el nombre de la variable apunte a cualquier objeto que no sea el 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 estadísticas 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
(Private Static Var).
tryIt
La clase representa 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 esta secuencia de comandos:
False
False
False
False
False
True
True
True
True
True
Para cualquiera que use una fábrica de clases con python3.6 y superior, use la nonlocal
palabra clave para agregarla 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
hasattr(SomeClass, 'x')
es False
. dudo que esto sea lo que alguien quiere decir con una variable estática en absoluto.
some_var
inmutable y estáticamente definido, o no? ¿Qué tiene que ver el acceso externo al getter con una variable que es estática o no? Tengo tantas preguntas ahora. Me encantaría escuchar algunas respuestas cuando tenga tiempo.
some_var
arriba no es un miembro de la clase en absoluto. En Python se puede acceder a todos los miembros de la clase desde fuera de la clase.
nonlocal
keywoard "golpea" el alcance de la variable. El alcance de una definición de cuerpo de clase es independiente del alcance en el que se encuentra cuando usted dice nonlocal some_var
, eso es solo crear una referencia de nombre no local (leer: NO en el alcance de definición de clase) a otro objeto con nombre. Por lo tanto, no se adjunta a la definición de clase porque no está en el ámbito del cuerpo de la clase.
Entonces esto es probablemente 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 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 a pedido de acuerdo con el tipo de datos que se están leyendo.
Entonces, ¿dónde object_name = 'RecordOne'
o el nombre de la clase? Llamo cur_type = eval(object_name)
y luego para instanciarlo. cur_inst = cur_type(args)
Sin embargo, antes de crear una instancia, puede llamar a métodos estáticos, cur_type.getName()
por ejemplo, como una implementación de clase base abstracta o cualquier objetivo. Sin embargo, en el back-end, 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 estático.
Puede usar una lista o un diccionario para obtener un "comportamiento estático" entre las 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)
@classmethod
sobre@staticmethod
AFAIK es que siempre obtienes el nombre de la clase en la que se invocó el método, incluso si se trata de una subclase. Un método estático carece de esta información, por lo que no puede llamar a un método anulado, por ejemplo.