


Différences entre la méthode statique et la méthode de classe dans Python
Jul 07, 2025 am 02:35 AMLes principales différences entre @StaticMethod et @classMethod sont le passage des paramètres, les scénarios d'utilisation et les performances de l'héritage. 1. Lors de la transmission des paramètres, la méthode statique ne passe automatiquement aucun paramètre implicite, mais la méthode de classe re?oit automatiquement l'objet de classe comme premier paramètre (CLS). 2. Dans les scénarios d'utilisation, les méthodes statiques conviennent aux fonctions d'outils indépendantes des classes et des instances. Les méthodes de classe conviennent aux méthodes ou situations d'usine où l'état de classe doit être accessible / modifié. 3. Dans l'héritage, la méthode statique est toujours liée à la classe au moment de la définition lors de l'invoquer, et la méthode de classe sera automatiquement liée à la sous-classe qui l'appelle. Lors de la sélection, vous devez décider quel décorateur utiliser en fonction de la question de savoir si la classe ou l'instance est nécessaire et si elle est utilisée pour créer l'instance.
Dans Python, @staticmethod
et @classmethod
sont deux décorateurs couramment utilisés. Ils peuvent tous deux définir des méthodes dans les classes, mais il existe des différences évidentes dans l'objectif et le comportement. Autrement dit:

- La méthode statique ressemble plus à une fonction ordinaire, juste utilisée pour organiser le code dans une classe, et elle ne re?oit pas automatiquement les paramètres de
self
oucls
. - La méthode de classe recevra automatiquement la classe elle-même comme le premier paramètre (généralement nommé
cls
), qui convient aux méthodes ou scénarios d'usine où l'état de classe doit être accessible / modifié.
Jetons un coup d'?il aux différences de plusieurs perspectives d'utilisation courantes.

1. Différents paramètres sont passés
C'est la différence la plus fondamentale entre les deux:
- Méthode statique : aucun paramètre implicite n'est automatiquement transmis.
- Méthode de classe : le premier paramètre est l'objet de classe (généralement
cls
).
Par exemple:

Classe MyClass: @StaticMethod def static_method (x): print (f "Méthode statique appelée avec {x}") @classmethod DEF CLASS_METHOD (CLS, X): Print (F "Méthode de classe appelée avec {x}, la classe est {CLS}")
Lorsqu'on appelle:
Myclass.static_method (5) # sortie: méthode statique appelée avec 5 MyClass.class_Method (5) # Output: Méthode de classe appelée avec 5, classe est <classe 'myClass'>
On peut voir que la méthode de classe sait à quelle classe il appartient, tandis que la méthode statique ne le sait pas du tout.
2. Utiliser la comparaison du scénario
Situation d'application de la méthode statique:
- Les méthodes n'ont pas besoin d'accéder à des propriétés d'instance ou à des propriétés de classe.
- Il est simplement utilisé pour encapsuler une certaine fonction et faciliter la classification dans une classe.
- Tels que les fonctions d'outil, la logique de vérification, la conversion de format, etc.
Par exemple:
Validateur de classe: @StaticMethod def is_valid_email (e-mail): Renvoyez "@" dans Email et "." par e-mail
Situation de la méthode de la classe:
- Une instance de la classe doit être créée (méthode d'usine).
- L'état de la classe doit être accessible ou modifié.
- Vous voulez garder une référence à la classe actuelle tout en héritant.
Par exemple:
Personne de classe: Instances = 0 @classmethod Def Create (CLS): Cls.instances = 1 retour CLS ()
De cette fa?on, peu importe comment la sous-classe change, la méthode create()
renverra l'instance de classe correcte.
3. Différences de performance dans l'héritage
Lorsqu'une classe d'enfants hérite de la classe parent:
- Méthode statique : il ne sera pas lié à une sous-classe automatiquement et la classe définie est toujours utilisée.
- Méthode de classe : sera automatiquement lié à la sous-classe qui l'appelle.
Exemple:
base de classe: @StaticMethod def statique (): imprimer ("base statique") @classmethod Def Klass (CLS): print (f "{cls .__ name__} klass") Classe Sub (base): passer Sub.static () # sortie: base statique Sub.klass () # sortie: sub klass
Comme vous pouvez le voir, la méthode de classe modifie le comportement en fonction de l'appelant réel, tandis que la méthode statique est fixée.
Fondamentalement, ces différences. Bien que cela semble similaire, le choix du mauvais décorateur peut causer des problèmes inattendus lors de la conception d'une structure de classe ou de l'élaboration de framework.
Résumons brièvement:
- Si la méthode n'a pas besoin d'accéder à l'instance ou à la classe, utilisez
@staticmethod
- Si la méthode doit accéder à la classe elle-même ou l'utiliser pour créer une instance, utilisez
@classmethod
Ce n'est pas compliqué mais il est facile d'ignorer les détails. Faites attention au choix en fonction des besoins réels.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
