当用户登录我的网站时，user()对象从用户名和密码实例化。

如果我需要一个没有用户在那里登录的用户对象(例如，一个管理用户可能想要删除另一个用户帐户，所以我需要实例化该用户并调用它的delete方法):

我有类方法来获取用户对象。

class User():
    #lots of code
    #...
    # more code

    @classmethod
    def get_by_username(cls, username):
        return cls.query(cls.username == username).get()

    @classmethod
    def get_by_auth_id(cls, auth_id):
        return cls.query(cls.auth_id == auth_id).get()

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。

@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……

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。