当然，类定义了一组实例。类的方法作用于单个实例。类方法(和变量)用于将与实例集相关的其他信息挂起。

例如，如果你的类定义了一组学生，你可能想要类变量或方法来定义学生可以成为成员的年级集。

您还可以使用类方法定义用于处理整个集合的工具。例如，Student.all_of_em()可能返回所有已知的学生。显然，如果您的实例集具有比集合更多的结构，您可以提供类方法来了解该结构。Students.all_of_em(等级=“下属”)

这样的技术往往会导致将实例集的成员存储到植根于类变量的数据结构中。这时，您需要注意避免使垃圾收集受挫。

@classmethod对于从外部资源轻松实例化该类的对象非常有用。考虑以下几点:

import settings

class SomeClass:
    @classmethod
    def from_settings(cls):
        return cls(settings=settings)

    def __init__(self, settings=None):
        if settings is not None:
            self.x = settings['x']
            self.y = settings['y']

然后在另一个文件中:

from some_package import SomeClass

inst = SomeClass.from_settings()

访问inst.x将得到与settings['x']相同的值。

我认为最明确的答案是AmanKow的答案。归根结底，这取决于你想如何组织你的代码。你可以把所有东西都写成模块级的函数，这些函数被包装在模块的命名空间中

module.py (file 1)
---------
def f1() : pass
def f2() : pass
def f3() : pass


usage.py (file 2)
--------
from module import *
f1()
f2()
f3()
def f4():pass 
def f5():pass

usage1.py (file 3)
-------------------
from usage import f4,f5
f4()
f5()

上面的过程代码组织得不好，正如你所看到的，只有3个模块后，它变得令人困惑，每个方法是做什么的?你可以为函数使用较长的描述性名称(如在java中)，但你的代码仍然很快变得难以管理。

面向对象的方法是将代码分解为可管理的块，即类和对象，函数可以与对象、实例或类相关联。

与模块级函数相比，使用类函数可以在代码中获得另一个级别的除法。 因此，您可以在类中对相关函数进行分组，使它们更特定于分配给该类的任务。例如，你可以创建一个文件工具类:

class FileUtil ():
  def copy(source,dest):pass
  def move(source,dest):pass
  def copyDir(source,dest):pass
  def moveDir(source,dest):pass

//usage
FileUtil.copy("1.txt","2.txt")
FileUtil.moveDir("dir1","dir2")

这种方式更灵活，更可维护，您将函数分组在一起，并且每个函数的功能更明显。此外，您还可以防止名称冲突，例如，函数副本可能存在于您在代码中使用的另一个导入模块中(例如网络副本)，因此当您使用全名FileUtil.copy()时，您可以消除这个问题，并且两个复制函数可以并排使用。

诚实?我从未发现staticmethod或classmethod的用途。我还没有看到一个操作不能使用全局函数或实例方法来完成。

如果python像Java那样使用private和protected成员，情况将有所不同。在Java中，我需要一个静态方法来访问实例的私有成员来做一些事情。在Python中，很少需要这样做。

通常，我看到人们使用静态方法和类方法，而他们真正需要做的只是更好地使用python的模块级名称空间。

类方法提供了“语义糖”(不知道这个术语是否被广泛使用)——或者“语义便利”。

例如:你有一组表示对象的类。你可能想让类方法all()或find()写User.all()或User.find(firstname='Guido')。当然，这可以使用模块级函数来实现……

替代构造函数是经典的例子。