为了避免任何潜在的混淆，我想对比静态变量和不可变对象。

一些基本对象类型，如整数、浮点数、字符串和元组，在Python中是不可变的。这意味着由给定名称引用的对象如果属于上述对象类型之一，则不能更改。可以将名称重新分配给不同的对象，但不能更改对象本身。

通过禁止变量名指向除当前指向的对象之外的任何对象，使变量成为静态变量更进一步。（注意：这是一个通用的软件概念，并不特定于Python；请参阅其他人的帖子，了解有关在Python中实现静态的信息）。

@Blair Conrad表示，在类定义中声明的静态变量，而不是在方法中声明的是类或“静态”变量：

>>> class Test(object):
...     i = 3
...
>>> Test.i
3

这里有几家餐厅。从以上示例继续：

>>> 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__
{}

请注意，当直接在t上设置属性i时，实例变量t.i如何与“static”类变量不同步。这是因为我在t命名空间中重新绑定，这与Test命名空间不同。如果要更改“静态”变量的值，必须在其最初定义的范围（或对象）内更改它。我把“static”放在引号里，因为Python实际上没有C++和Java那样的静态变量。

尽管Python教程没有具体说明静态变量或方法，但它提供了一些关于类和类对象的相关信息。

@Steve Johnson还回答了静态方法的问题，也在Python库参考中的“内置函数”中进行了记录。

class Test(object):
    @staticmethod
    def f(arg1, arg2, ...):
        ...

@beid还提到了classmethod，它类似于staticmethod。类方法的第一个参数是类对象。例子：

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

您可以创建类变量x、实例变量名、实例方法test1（self）、类方法test2（cls）和静态方法test3（），如下所示：

class Person:
    x = "Hello" # Class variable

    def __init__(self, name):
        self.name = name # Instance variable
    
    def test1(self): # Instance method
        print("Test1")

    @classmethod
    def test2(cls): # Class method
        print("Test2")
        
    @staticmethod
    def test3(): # Static method
        print("Test3")

我在回答中解释了类变量，在回答中说明了类方法和静态方法，并在回答中介绍了实例方法。

使用Object数据类型是可能的。但是对于bool、int、float或str等原始类型，bahaviour与其他OOP语言不同。因为在继承类中不存在静态属性。若继承类中不存在该属性，Python将开始在父类中查找该属性。如果在父类中找到，将返回其值。当您决定更改继承类中的值时，将在运行时创建静态属性。在下一次读取继承的静态属性时，将返回其值，因为它已经定义。对象（列表、字典）用作引用，因此可以安全地将它们用作静态属性并继承它们。对象地址在更改其属性值时不会更改。

整数数据类型示例：

class A:
    static = 1


class B(A):
    pass


print(f"int {A.static}")  # get 1 correctly
print(f"int {B.static}")  # get 1 correctly

A.static = 5
print(f"int {A.static}")  # get 5 correctly
print(f"int {B.static}")  # get 5 correctly

B.static = 6
print(f"int {A.static}")  # expected 6, but get 5 incorrectly
print(f"int {B.static}")  # get 6 correctly

A.static = 7
print(f"int {A.static}")  # get 7 correctly
print(f"int {B.static}")  # get unchanged 6

基于refdatatypes库的解决方案：

from refdatatypes.refint import RefInt


class AAA:
    static = RefInt(1)


class BBB(AAA):
    pass


print(f"refint {AAA.static.value}")  # get 1 correctly
print(f"refint {BBB.static.value}")  # get 1 correctly

AAA.static.value = 5
print(f"refint {AAA.static.value}")  # get 5 correctly
print(f"refint {BBB.static.value}")  # get 5 correctly

BBB.static.value = 6
print(f"refint {AAA.static.value}")  # get 6 correctly
print(f"refint {BBB.static.value}")  # get 6 correctly

AAA.static.value = 7
print(f"refint {AAA.static.value}")  # get 7 correctly
print(f"refint {BBB.static.value}")  # get 7 correctly

@数据类定义提供用于定义实例变量和初始化方法__init__（）的类级名称。如果要在@dataclass中使用类级变量，则应使用typeing.ClassVar类型提示。ClassVar类型的参数定义类级别变量的类型。

from typing import ClassVar
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Test:
    i: ClassVar[int] = 10
    x: int
    y: int
    
    def __repr__(self):
        return f"Test({self.x=}, {self.y=}, {Test.i=})"

用法示例：

> test1 = Test(5, 6)
> test2 = Test(10, 11)

> test1
Test(self.x=5, self.y=6, Test.i=10)
> test2
Test(self.x=10, self.y=11, Test.i=10)

总结其他人的回答并补充，在python中声明静态方法或变量有很多种方法。

1.使用staticmethod（）作为装饰符：

可以简单地在声明的方法（函数）上方放置一个修饰符，使其成为静态方法。例如。

class Calculator:
    @staticmethod
    def multiply(n1, n2, *args):
        Res = 1
        for num in args: Res *= num
        return n1 * n2 * Res

print(Calculator.multiply(1, 2, 3, 4))              # 24

2.使用staticmethod（）作为参数函数：

此方法可以接收函数类型的参数，并返回传递函数的静态版本。例如。

class Calculator:
    def add(n1, n2, *args):
        return n1 + n2 + sum(args)

Calculator.add = staticmethod(Calculator.add)
print(Calculator.add(1, 2, 3, 4))                   # 10

3.使用classmethod（）作为装饰符：

@classmethod对函数的影响与@staticmethod类似，但是这一次，需要在函数中接受一个额外的参数（类似于实例变量的self参数）。例如。

class Calculator:
    num = 0
    def __init__(self, digits) -> None:
        Calculator.num = int(''.join(digits))

    @classmethod
    def get_digits(cls, num):
        digits = list(str(num))
        calc = cls(digits)
        return calc.num

print(Calculator.get_digits(314159))                # 314159

4.使用classmethod（）作为参数函数：

@classmethod也可以用作参数函数，以防不想修改类定义。例如。

class Calculator:
    def divide(cls, n1, n2, *args):
        Res = 1
        for num in args: Res *= num
        return n1 / n2 / Res

Calculator.divide = classmethod(Calculator.divide)

print(Calculator.divide(15, 3, 5))                  # 1.0

5.直接申报

在所有其他方法外部但在类内部声明的方法/变量自动是静态的。

class Calculator:   
    def subtract(n1, n2, *args):
        return n1 - n2 - sum(args)

print(Calculator.subtract(10, 2, 3, 4))             # 1

整个计划

class Calculator:
    num = 0
    def __init__(self, digits) -> None:
        Calculator.num = int(''.join(digits))
    
    
    @staticmethod
    def multiply(n1, n2, *args):
        Res = 1
        for num in args: Res *= num
        return n1 * n2 * Res


    def add(n1, n2, *args):
        return n1 + n2 + sum(args)
    

    @classmethod
    def get_digits(cls, num):
        digits = list(str(num))
        calc = cls(digits)
        return calc.num


    def divide(cls, n1, n2, *args):
        Res = 1
        for num in args: Res *= num
        return n1 / n2 / Res


    def subtract(n1, n2, *args):
        return n1 - n2 - sum(args)
    



Calculator.add = staticmethod(Calculator.add)
Calculator.divide = classmethod(Calculator.divide)

print(Calculator.multiply(1, 2, 3, 4))              # 24
print(Calculator.add(1, 2, 3, 4))                   # 10
print(Calculator.get_digits(314159))                # 314159
print(Calculator.divide(15, 3, 5))                  # 1.0
print(Calculator.subtract(10, 2, 3, 4))             # 1

有关掌握Python中的OOP，请参阅Python文档。