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。

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!!

@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

静态和类方法

正如其他答案所指出的，静态和类方法可以使用内置的修饰符轻松完成：

class Test(object):

    # regular instance method:
    def my_method(self):
        pass

    # class method:
    @classmethod
    def my_class_method(cls):
        pass

    # static method:
    @staticmethod
    def my_static_method():
        pass

通常，my_method（）的第一个参数绑定到类实例对象。相反，my_class_method（）的第一个参数绑定到类对象本身（例如，在本例中为Test）。对于my_static_method（），没有任何参数是绑定的，并且有任何参数都是可选的。

“静态变量”

然而，实现“静态变量”（好吧，可变静态变量，无论如何，如果这在术语上不是矛盾的话…）并不是那么直接。正如millerdev在回答中指出的，问题是Python的类属性并不是真正的“静态变量”。考虑：

class Test(object):
    i = 3  # This is a class attribute

x = Test()
x.i = 12   # Attempt to change the value of the class attribute using x instance
assert x.i == Test.i  # ERROR
assert Test.i == 3    # Test.i was not affected
assert x.i == 12      # x.i is a different object than Test.i

这是因为行x.i=12向x添加了一个新的实例属性i，而不是更改测试类i属性的值。

部分预期的静态变量行为，即在多个实例之间同步属性（但不与类本身同步；请参见下面的“gotcha”），可以通过将类属性转换为属性来实现：

class Test(object):

    _i = 3

    @property
    def i(self):
        return type(self)._i

    @i.setter
    def i(self,val):
        type(self)._i = val

## ALTERNATIVE IMPLEMENTATION - FUNCTIONALLY EQUIVALENT TO ABOVE ##
## (except with separate methods for getting and setting i) ##

class Test(object):

    _i = 3

    def get_i(self):
        return type(self)._i

    def set_i(self,val):
        type(self)._i = val

    i = property(get_i, set_i)

现在您可以：

x1 = Test()
x2 = Test()
x1.i = 50
assert x2.i == x1.i  # no error
assert x2.i == 50    # the property is synced

静态变量现在将在所有类实例之间保持同步。

（注意：除非类实例决定定义自己版本的_i！但如果有人决定这样做，他们应该得到什么，不是吗？？）

注意，从技术上讲，i仍然不是一个“静态变量”；它是一种属性，是一种特殊类型的描述符。然而，属性行为现在相当于跨所有类实例同步的（可变）静态变量。

不可变的“静态变量”

对于不可变的静态变量行为，只需省略属性setter：

class Test(object):

    _i = 3

    @property
    def i(self):
        return type(self)._i

## ALTERNATIVE IMPLEMENTATION - FUNCTIONALLY EQUIVALENT TO ABOVE ##
## (except with separate methods for getting i) ##

class Test(object):

    _i = 3

    def get_i(self):
        return type(self)._i

    i = property(get_i)

现在尝试设置实例i属性将返回AttributeError：

x = Test()
assert x.i == 3  # success
x.i = 12         # ERROR

需要注意的一点

请注意，上述方法仅适用于类的实例-当使用类本身时，它们将不起作用。例如：

x = Test()
assert x.i == Test.i  # ERROR

# x.i and Test.i are two different objects:
type(Test.i)  # class 'property'
type(x.i)     # class 'int'

assert Test.i==x.i行产生错误，因为Test和x的i属性是两个不同的对象。

许多人会觉得这令人惊讶。然而，它不应该是。如果我们回去检查我们的测试类定义（第二个版本），我们会注意到这一行：

    i = property(get_i) 

显然，Test的成员i必须是属性对象，这是从属性函数返回的对象类型。

如果您发现上述问题令人困惑，那么您很可能仍然从其他语言（例如Java或c++）的角度来考虑它。您应该研究属性对象、Python属性的返回顺序、描述符协议和方法解析顺序（MRO）。

我提出了一个解决上述问题的方法；然而，我强烈建议，至少在你彻底理解为什么断言Test.I=x.I会导致错误之前，不要尝试执行以下操作。

实际静态变量-测试.i==x.i

我在下面介绍（Python3）解决方案，仅供参考。我并不赞同这是一个“好的解决方案”。我怀疑是否真的有必要在Python中模拟其他语言的静态变量行为。然而，不管它是否实际有用，下面的内容应该有助于进一步了解Python的工作原理。

更新：这种尝试真的很糟糕；如果你坚持这样做（提示：请不要这样做；Python是一种非常优雅的语言，不需要强迫它表现得像另一种语言），请使用Ethan Furman答案中的代码。

使用元类模拟其他语言的静态变量行为

元类是类的类。Python中所有类的默认元类（即，我认为Python 2.3之后的“新样式”类）是类型。例如：

type(int)  # class 'type'
type(str)  # class 'type'
class Test(): pass
type(Test) # class 'type'

但是，您可以这样定义自己的元类：

class MyMeta(type): pass

并将其应用于您自己的类，如下所示（仅适用于Python 3）：

class MyClass(metaclass = MyMeta):
    pass

type(MyClass)  # class MyMeta

下面是我创建的元类，它试图模拟其他语言的“静态变量”行为。它基本上通过用检查所请求的属性是否为“静态变量”的版本替换默认的getter、setter和deleter来工作。

“静态变量”的目录存储在StaticVarMeta.statics属性中。最初尝试使用替代解析顺序解析所有属性请求。我将其称为“静态解决顺序”或“SRO”。这是通过在给定类（或其父类）的“静态变量”集合中查找所请求的属性来完成的。如果该属性未出现在“SRO”中，则类将返回默认的属性get/set/delete行为（即“MRO”）。

from functools import wraps

class StaticVarsMeta(type):
    '''A metaclass for creating classes that emulate the "static variable" behavior
    of other languages. I do not advise actually using this for anything!!!
    
    Behavior is intended to be similar to classes that use __slots__. However, "normal"
    attributes and __statics___ can coexist (unlike with __slots__). 
    
    Example usage: 
        
        class MyBaseClass(metaclass = StaticVarsMeta):
            __statics__ = {'a','b','c'}
            i = 0  # regular attribute
            a = 1  # static var defined (optional)
            
        class MyParentClass(MyBaseClass):
            __statics__ = {'d','e','f'}
            j = 2              # regular attribute
            d, e, f = 3, 4, 5  # Static vars
            a, b, c = 6, 7, 8  # Static vars (inherited from MyBaseClass, defined/re-defined here)
            
        class MyChildClass(MyParentClass):
            __statics__ = {'a','b','c'}
            j = 2  # regular attribute (redefines j from MyParentClass)
            d, e, f = 9, 10, 11   # Static vars (inherited from MyParentClass, redefined here)
            a, b, c = 12, 13, 14  # Static vars (overriding previous definition in MyParentClass here)'''
    statics = {}
    def __new__(mcls, name, bases, namespace):
        # Get the class object
        cls = super().__new__(mcls, name, bases, namespace)
        # Establish the "statics resolution order"
        cls.__sro__ = tuple(c for c in cls.__mro__ if isinstance(c,mcls))
                        
        # Replace class getter, setter, and deleter for instance attributes
        cls.__getattribute__ = StaticVarsMeta.__inst_getattribute__(cls, cls.__getattribute__)
        cls.__setattr__ = StaticVarsMeta.__inst_setattr__(cls, cls.__setattr__)
        cls.__delattr__ = StaticVarsMeta.__inst_delattr__(cls, cls.__delattr__)
        # Store the list of static variables for the class object
        # This list is permanent and cannot be changed, similar to __slots__
        try:
            mcls.statics[cls] = getattr(cls,'__statics__')
        except AttributeError:
            mcls.statics[cls] = namespace['__statics__'] = set() # No static vars provided
        # Check and make sure the statics var names are strings
        if any(not isinstance(static,str) for static in mcls.statics[cls]):
            typ = dict(zip((not isinstance(static,str) for static in mcls.statics[cls]), map(type,mcls.statics[cls])))[True].__name__
            raise TypeError('__statics__ items must be strings, not {0}'.format(typ))
        # Move any previously existing, not overridden statics to the static var parent class(es)
        if len(cls.__sro__) > 1:
            for attr,value in namespace.items():
                if attr not in StaticVarsMeta.statics[cls] and attr != ['__statics__']:
                    for c in cls.__sro__[1:]:
                        if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
                            setattr(c,attr,value)
                            delattr(cls,attr)
        return cls
    def __inst_getattribute__(self, orig_getattribute):
        '''Replaces the class __getattribute__'''
        @wraps(orig_getattribute)
        def wrapper(self, attr):
            if StaticVarsMeta.is_static(type(self),attr):
                return StaticVarsMeta.__getstatic__(type(self),attr)
            else:
                return orig_getattribute(self, attr)
        return wrapper
    def __inst_setattr__(self, orig_setattribute):
        '''Replaces the class __setattr__'''
        @wraps(orig_setattribute)
        def wrapper(self, attr, value):
            if StaticVarsMeta.is_static(type(self),attr):
                StaticVarsMeta.__setstatic__(type(self),attr, value)
            else:
                orig_setattribute(self, attr, value)
        return wrapper
    def __inst_delattr__(self, orig_delattribute):
        '''Replaces the class __delattr__'''
        @wraps(orig_delattribute)
        def wrapper(self, attr):
            if StaticVarsMeta.is_static(type(self),attr):
                StaticVarsMeta.__delstatic__(type(self),attr)
            else:
                orig_delattribute(self, attr)
        return wrapper
    def __getstatic__(cls,attr):
        '''Static variable getter'''
        for c in cls.__sro__:
            if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
                try:
                    return getattr(c,attr)
                except AttributeError:
                    pass
        raise AttributeError(cls.__name__ + " object has no attribute '{0}'".format(attr))
    def __setstatic__(cls,attr,value):
        '''Static variable setter'''
        for c in cls.__sro__:
            if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
                setattr(c,attr,value)
                break
    def __delstatic__(cls,attr):
        '''Static variable deleter'''
        for c in cls.__sro__:
            if attr in StaticVarsMeta.statics[c]:
                try:
                    delattr(c,attr)
                    break
                except AttributeError:
                    pass
        raise AttributeError(cls.__name__ + " object has no attribute '{0}'".format(attr))
    def __delattr__(cls,attr):
        '''Prevent __sro__ attribute from deletion'''
        if attr == '__sro__':
            raise AttributeError('readonly attribute')
        super().__delattr__(attr)
    def is_static(cls,attr):
        '''Returns True if an attribute is a static variable of any class in the __sro__'''
        if any(attr in StaticVarsMeta.statics[c] for c in cls.__sro__):
            return True
        return False

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。