¿Son posibles las variables de clase estática en Python?


Respuestas:


1900

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 ivariable de nivel de clase , pero es distinta de cualquier ivariable 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.


11
Solo estoy aprendiendo Python, pero las ventajas de @classmethodsobre @staticmethodAFAIK 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.
Seb

49
@theJollySin la forma pitónica para las constantes es no hacer crecer una clase para las constantes. Sólo tienen algunos const.pycon PI = 3.14y se puede importar en todas partes. from const import PI
Giszmo

30
Es probable que esta respuesta confunda el problema de la variable estática. Para empezar, noi = 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
Rick apoya a Mónica el

2
Entonces, ¿solo una copia de i(variable estática) estará en la memoria incluso si creo cientos de instancias de esta clase?
sdream

2
Para cualquier persona interesada, ¿quién es Daniel mencionado en el comentario de @Dubslow, es millerdev ( máquina de retroceso )
HeyJude

619

@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.ise desincronizó con la variable de clase "estática" cuando el atributo ise configuró directamente t. Esto se debe a que ise volvió a vincular dentro del tespacio de nombres, que es distinto del Testespacio 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

Representación pictórica del ejemplo anterior


3
Le sugiero que amplíe el ejemplo solo un poco: si, después de establecer Test.i = 6, crea una instancia de un nuevo objeto (por ejemplo, u = Test ()), el nuevo objeto "heredará" el nuevo valor de clase (por ejemplo, ui == 6)
Marque el

2
Una manera de mantener las variables estáticas en sincronía es que sean propiedades: 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.
Rick apoya a Mónica el

1
Entonces, ¿podría decir que todas las variables son estáticas inicialmente y luego acceder a las instancias crea variables de instancia en tiempo de ejecución?
Ali

Quizás esto sea interesante: si define un método en Prueba que cambia Test.i, eso afectará AMBOS valores Test.i y ti.
Pablo

@millerdev, como usted mencionó, Python no tiene variables estáticas como las que tiene C ++ o JAVA ... Entonces, ¿estará bien decir que Test.i es más una variable de clase que una variable estática?
Tyto

197

Métodos estáticos y de clase

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.

"Variables estáticas"

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 = 12ha agregado un nuevo atributo de instancia ien xlugar de cambiar el valor del atributo de Testclase 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, itodavía no es una "variable estática" en absoluto; es un property, que es un tipo especial de descriptor. Sin embargo, el propertycomportamiento ahora es equivalente a una variable estática (mutable) sincronizada en todas las instancias de clase.

"Variables estáticas" inmutables

Para el comportamiento inmutable de la variable estática, simplemente omita el propertysetter:

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 iatributo de instancia devolverá un AttributeError:

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

Uno tiene que ser consciente de

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.iproduce un error, porque el iatributo de Testy xson dos objetos diferentes.

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

    i = property(get_i) 

Claramente, el miembro ide Testdebe ser un propertyobjeto, que es el tipo de objeto devuelto por la propertyfunción.

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 propertyobjeto, 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.icausa un error.

Variables estáticas REALES, REALES -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.staticsatributo. 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

Traté de usar tu camino, pero me enfrenté a un problema, por favor, mira mi pregunta aquí stackoverflow.com/questions/29329850/get-static-variable-value
Muhammed Refaat

@RickTeachey: ¿Supongo que generalmente debería ver todo lo que hace en la instancia de clase 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 :-)
Ole Thomsen Buus

1
@RickTeachey Gracias :-) Su metaclase al final es interesante pero en realidad es demasiado compleja para mi gusto. Puede ser útil en un gran marco / aplicación donde este mecanismo es absolutamente necesario. De todos modos, esto ejemplifica que si realmente se necesita un nuevo metaconducto nuevo (complejo), Python lo hace posible :)
Ole Thomsen Buus

1
@OleThomsenBuus: Comprueba mi respuesta para una metaclase más simple que hace el trabajo.
Ethan Furman

1
@taper Tienes razón; He editado la respuesta para solucionar el problema (¡no puedo creer que haya estado allí mal durante tanto tiempo!). Perdón por la confusion.
Rick apoya a Monica el

33

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]

3
¿Se mantendrán las nuevas variables de clase incluso si la clase se importa a otro módulo?
zakdances

Si. Las clases son efectivamente singletons, independientemente del espacio de nombres desde el que las llame.
Pedro

@ Gregory dijiste "Y las instancias de clase pueden cambiar las variables de clase" En realidad, este ejemplo se llama acceso, no modificación. La modificación fue realizada por el propio objeto a través de su propia función append ().
Amr ALHOSSARY

19

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.


1
Las variables no son mutables o inmutables; los objetos son (Sin embargo, un objeto puede, con diversos grados de éxito, tratar de evitar la asignación de ciertos atributos.)
Davis Herring

Java y C ++ usan estática (mal uso de la palabra, en mi humilde opinión) exactamente como usas instancia versus atributo de clase. Un atributo / método de clase es estático en Java y C ++, no hay diferencia, excepto que en Python el primer parámetro para una llamada al método de clase es la clase.
Angel O'Sphere

16

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 .


16

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

2
Umm ... los métodos estáticos están hechos con @staticmethod ; @classmethodes (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).
ShadowRanger

11

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 inside class no es una variable estática.
  • var dentro de la función miembro de la 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

La sangría está rota. Esto no se ejecutará
Thomas Weller

9

Es posible tener staticvariables 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

8

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.


44
¿Por qué es incluso una clase si no vas a crear una instancia? Esto se siente como torcer Python para convertirlo en Java ...
Ned Batchelder

1
El idioma Borg es una mejor manera de manejar esto.
Rick apoya a Mónica el

@NedBatchelder Es una clase abstracta, destinada solo a la subclasificación (y la
creación de

1
Espero que las subclases no usen super () para invocar a __new__sus padres ...
Ned Batchelder

7

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 selfporque, aunque labeles estático en el sentido de que no está asociado con una instancia en particular , el valor aún depende de la (clase de) instancia.


6

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 ( passarriba) 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.


2
También podría usar @property, que es lo mismo que usar un descriptor, pero es mucho menos código.
Rick apoya a Monica el

6

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"

6

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!!

4

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).


4

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

2

Variables estáticas en clase de fábrica python3.6

Para cualquiera que use una fábrica de clases con python3.6 y superior, use la nonlocalpalabra 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

Sí, pero en este caso lo hasattr(SomeClass, 'x')es False. dudo que esto sea lo que alguien quiere decir con una variable estática en absoluto.
Rick apoya a Mónica el

@RickTeachey lol, vi su código variable estático, stackoverflow.com/a/27568860/2026508 +1 internet señor, y pensé que hasattr no funcionaba así. entonces, ¿es some_varinmutable 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.
jmunsch

Sí, esa metaclase es bastante ridícula. No estoy seguro de entender las preguntas, pero en mi opinión, some_vararriba 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.
Rick apoya a Mónica el

El nonlocalkeywoard "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.
Rick apoya a Mónica el

1

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 classobjetos definidos con métodos estáticos y constructores que guardan algunos argumentos. Luego, desde otro archivo .py, import Recordspero 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.


0

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

0

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)
Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.