您还可以使用元类强制类为静态类。

class StaticClassError(Exception):
    pass


class StaticClass:
    __metaclass__ = abc.ABCMeta

    def __new__(cls, *args, **kw):
        raise StaticClassError("%s is a static class and cannot be initiated."
                                % cls)

class MyClass(StaticClass):
    a = 1
    b = 3

    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x+y

然后，每当您意外尝试初始化MyClass时，都会收到StaticClassError。

所以这可能是一个黑客，但我一直在使用eval（str）来获取一个静态对象，这有点矛盾，在python 3中。

有一个Records.py文件，除了用保存一些参数的静态方法和构造函数定义的类对象外，它什么都没有。然后从另一个.py文件导入Records，但我需要动态选择每个对象，然后根据读入的数据类型按需实例化它。

因此，在object_name=“RecordOne”或类名的情况下，我调用cur_type=eval（object_name），然后要实例化它，请执行cur_inst=cur_type（args）然而，在实例化之前，您可以从cur_type.getName（）调用静态方法，例如，类似于抽象基类实现或任何目标。然而，在后端，它可能是在python中实例化的，并不是真正静态的，因为eval返回一个对象。。。。必须已实例化。。。。这会产生类似静态的行为。

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

类变量并允许子类化

假设你不是在寻找一个真正的静态变量，而是一个类似于蟒蛇的东西，它可以为同意的成年人做同样的工作，那么就使用一个类变量。这将为您提供一个所有实例都可以访问（和更新）的变量

注意：其他许多使用类变量的答案都会破坏子类化。应避免直接按名称引用类。

from contextlib import contextmanager

class Sheldon(object):
    foo = 73

    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def times(self):
        cls = self.__class__
        return cls.foo * self.n
        #self.foo * self.n would give the same result here but is less readable
        # it will also create a local variable which will make it easier to break your code
    
    def updatefoo(self):
        cls = self.__class__
        cls.foo *= self.n
        #self.foo *= self.n will not work here
        # assignment will try to create a instance variable foo

    @classmethod
    @contextmanager
    def reset_after_test(cls):
        originalfoo = cls.foo
        yield
        cls.foo = originalfoo
        #if you don't do this then running a full test suite will fail
        #updates to foo in one test will be kept for later tests

将为您提供与使用Sheldon.foo处理变量相同的功能，并将通过以下测试：

def test_times():
    with Sheldon.reset_after_test():
        s = Sheldon(2)
        assert s.times() == 146

def test_update():
    with Sheldon.reset_after_test():
        s = Sheldon(2)
        s.updatefoo()
        assert Sheldon.foo == 146

def test_two_instances():
    with Sheldon.reset_after_test():
        s = Sheldon(2)
        s3 = Sheldon(3)
        assert s.times() == 146
        assert s3.times() == 219
        s3.updatefoo()
        assert s.times() == 438

它还允许其他人简单地：

class Douglas(Sheldon):
    foo = 42

这也将起作用：

def test_subclassing():
    with Sheldon.reset_after_test(), Douglas.reset_after_test():
        s = Sheldon(2)
        d = Douglas(2)
        assert d.times() == 84
        assert s.times() == 146
        d.updatefoo()
        assert d.times() == 168 #Douglas.Foo was updated
        assert s.times() == 146 #Seldon.Foo is still 73

def test_subclassing_reset():
    with Sheldon.reset_after_test(), Douglas.reset_after_test():
        s = Sheldon(2)
        d = Douglas(2)
        assert d.times() == 84 #Douglas.foo was reset after the last test
        assert s.times() == 146 #and so was Sheldon.foo

有关创建课程时要注意的事项的最佳建议，请查看Raymond Hettinger的视频https://www.youtube.com/watch?v=HTLu2DFOdTg

在类定义中声明但不在方法中声明的变量是类或静态变量：

>>> class MyClass:
...     i = 3
...
>>> MyClass.i
3 

正如@millerdev所指出的，这会创建一个类级别i变量，但这与任何实例级别i变量都不同，因此您可以

>>> m = MyClass()
>>> m.i = 4
>>> MyClass.i, m.i
>>> (3, 4)

这与C++和Java不同，但与C#没有太大区别，在C#中，不能使用对实例的引用来访问静态成员。

看看Python教程对类和类对象的主题有什么看法。

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

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

@beidy推荐classmethods而不是staticmethod，因为该方法随后会接收类类型作为第一个参数。

是的，绝对可以在python中编写静态变量和方法。

静态变量：在类级别声明的变量称为静态变量，可以使用类名直接访问。

    >>> class A:
        ...my_var = "shagun"

    >>> print(A.my_var)
        shagun

实例变量：类的实例相关和访问的变量是实例变量。

   >>> a = A()
   >>> a.my_var = "pruthi"
   >>> print(A.my_var,a.my_var)
       shagun pruthi

静态方法：与变量类似，可以使用类名直接访问静态方法。无需创建实例。

但请记住，静态方法不能在python中调用非静态方法。

    >>> class A:
   ...     @staticmethod
   ...     def my_static_method():
   ...             print("Yippey!!")
   ... 
   >>> A.my_static_method()
   Yippey!!