@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。

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

python中的静态方法称为classmethods。查看以下代码

class MyClass:

    def myInstanceMethod(self):
        print 'output from an instance method'

    @classmethod
    def myStaticMethod(cls):
        print 'output from a static method'

>>> MyClass.myInstanceMethod()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unbound method myInstanceMethod() must be called [...]

>>> MyClass.myStaticMethod()
output from a static method

注意，当我们调用方法myInstanceMethod时，会得到一个错误。这是因为它要求在此类的实例上调用该方法。方法myStaticMethod使用decorator@classmethod设置为类方法。

为了好玩，我们可以通过传入类的实例来调用类上的myInstanceMethod，如下所示：

>>> MyClass.myInstanceMethod(MyClass())
output from an instance method

关于Python的属性查找，一个非常有趣的点是它可以用来创建“虚拟变量”：

class A(object):

  label="Amazing"

  def __init__(self,d): 
      self.data=d

  def say(self): 
      print("%s %s!"%(self.label,self.data))

class B(A):
  label="Bold"  # overrides A.label

A(5).say()      # Amazing 5!
B(3).say()      # Bold 3!

通常情况下，在创建它们之后，不会有任何分配给它们。请注意，查找使用self，因为尽管标签在不与特定实例关联的意义上是静态的，但值仍然取决于（的类）实例。

我发现最好的方法是使用另一个类。您可以创建一个对象，然后将其用于其他对象。

class staticFlag:
    def __init__(self):
        self.__success = False
    def isSuccess(self):
        return self.__success
    def succeed(self):
        self.__success = True

class tryIt:
    def __init__(self, staticFlag):
        self.isSuccess = staticFlag.isSuccess
        self.succeed = staticFlag.succeed

tryArr = []
flag = staticFlag()
for i in range(10):
    tryArr.append(tryIt(flag))
    if i == 5:
        tryArr[i].succeed()
    print tryArr[i].isSuccess()

通过上面的示例，我创建了一个名为staticFlag的类。

此类应显示静态变量__success（私有静态变量）。

tryIt类表示我们需要使用的常规类。

现在我为一个标志（staticFlag）创建了一个对象。此标志将作为对所有常规对象的引用发送。

所有这些对象都被添加到列表tryArr中。

此脚本结果：

False
False
False
False
False
True
True
True
True
True