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。

工厂方法(替代构造函数)确实是类方法的经典例子。

基本上，类方法适用于任何您希望有一个方法自然地适合类的名称空间，但不与类的特定实例相关联的时候。

例如，在excellent unipath模块中:

当前目录

Path.cwd () 返回实际的当前目录;例如,路径(“/ tmp / my_temp_dir”)。这是一个类方法。 .chdir () 使self为当前目录。

由于当前目录是进程范围的，cwd方法没有应该与之关联的特定实例。但是，将cwd更改为给定Path实例的目录确实应该是一个实例方法。

嗯…因为Path.cwd()确实返回了一个Path实例，我猜它可以被认为是一个工厂方法…

@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。

这是一个有趣的话题。我对它的理解是，python的classmethod操作起来像一个单例而不是一个工厂(它返回一个类的生成实例)。它是单例的原因是存在一个公共对象(字典)，但只为类生成一次，但由所有实例共享。

为了说明这一点，这里有一个例子。注意，所有实例都有一个对单个字典的引用。这不是我理解的工厂模式。这可能是python独有的。

class M():
 @classmethod
 def m(cls, arg):
     print "arg was",  getattr(cls, "arg" , None),
     cls.arg = arg
     print "arg is" , cls.arg

 M.m(1)   # prints arg was None arg is 1
 M.m(2)   # prints arg was 1 arg is 2
 m1 = M()
 m2 = M() 
 m1.m(3)  # prints arg was 2 arg is 3  
 m2.m(4)  # prints arg was 3 arg is 4 << this breaks the factory pattern theory.
 M.m(5)   # prints arg was 4 arg is 5

我最近想要一个非常轻量级的日志类，它可以根据可编程设置的日志级别输出不同数量的输出。但我不想每次输出调试消息、错误或警告时都实例化这个类。但是我还想封装这个日志记录工具的功能，并使其在不声明任何全局变量的情况下可重用。

所以我使用类变量和@classmethod装饰器来实现这一点。

使用简单的Logging类，我可以做到以下几点:

Logger._level = Logger.DEBUG

然后，在我的代码中，如果我想输出一堆调试信息，我就必须编写代码

Logger.debug( "this is some annoying message I only want to see while debugging" )

错误是可以改正的

Logger.error( "Wow, something really awful happened." )

在“生产”环境中，我可以指定

Logger._level = Logger.ERROR

现在，将只输出错误消息。调试消息将不会被打印。

这是我的班级:

class Logger :
    ''' Handles logging of debugging and error messages. '''

    DEBUG = 5
    INFO  = 4
    WARN  = 3
    ERROR = 2
    FATAL = 1
    _level = DEBUG

    def __init__( self ) :
        Logger._level = Logger.DEBUG

    @classmethod
    def isLevel( cls, level ) :
        return cls._level >= level

    @classmethod
    def debug( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.DEBUG ) :
            print "DEBUG:  " + message

    @classmethod
    def info( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.INFO ) :
            print "INFO :  " + message

    @classmethod
    def warn( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.WARN ) :
            print "WARN :  " + message

    @classmethod
    def error( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.ERROR ) :
            print "ERROR:  " + message

    @classmethod
    def fatal( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.FATAL ) :
            print "FATAL:  " + message

还有一些代码可以稍微测试一下:

def logAll() :
    Logger.debug( "This is a Debug message." )
    Logger.info ( "This is a Info  message." )
    Logger.warn ( "This is a Warn  message." )
    Logger.error( "This is a Error message." )
    Logger.fatal( "This is a Fatal message." )

if __name__ == '__main__' :

    print "Should see all DEBUG and higher"
    Logger._level = Logger.DEBUG
    logAll()

    print "Should see all ERROR and higher"
    Logger._level = Logger.ERROR
    logAll()

类和对象概念在组织事物时非常有用。的确，方法可以完成的所有操作也可以使用静态函数完成。

设想一个场景，构建一个学生数据库系统来维护学生的详细信息。 你需要了解学生、老师和员工的详细信息。您需要构建计算费用、工资、分数等的函数。费用和分数只适用于学生，工资只适用于员工和教师。因此，如果您为每种类型的人创建单独的类，代码将被组织起来。