Python-中-staticmethod-和-classmethod-原理探究

起步

文章《Python 中 property 的实现原理及实现纯 Python 版》中探究了 property 的实现原理。如果能理解那边描述符的使用方式，那也能很快理解本篇中的 staticmethod 和 classmethod。

函数与方法

对于类中定义的方法来说，通过类来调用与实例调用是不一样的：

class C:
    def f(self): pass

print(C.f)    # <function C.f at >
print(C().f)  # <bound method C.f of >

一个返回的是 function 类型，一个返回的是 method 类型。他们的主要区别在于，函数的 传参都是显式传递的 而方法则方法中 传参往往都会有隐式传递的，具体根据于调用方。例如示例中的 C().f 通过实例调用的方式会隐式传递 self 数据。

staticmethod 的实现

staticmethod 的效果是让 C.f 与 c.f 都返回函数，等价于 object.__getattribute__(c, "f") 或 object.__getattribute__(C, "f")，运行代码如下:

class C:
    @staticmethod
    def sf(): pass

c = C()
print(C.sf)         # <function C.sf at 0x000001AEDDA64040>
print(c.sf)         # <function C.sf at 0x000001AEDDA64040>
print(C.sf is c.sf) # True

要实现这样的方式也可以依托于描述符的机制，在 __get__ 中返回原始的函数，因此它的 Python 实现版本异常的简单：

class staticmethod(object):
    def __init__(self, f):
        self.f = f

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.f

这么简单的代码也已经是 C 实现版本对应的 Python 完整代码了。

classmethod 的实现

classmethod 则是要让 C.f 和 c.f 都返回方法，并且传递隐式参数 cls , 运行代码如下：

class C:
    @classmethod
    def cf(cls): pass

c = C()
print(C.cf)         # <bound method C.cf>
print(c.cf)         # <bound method C.cf>
print(C.cf is c.cf) # False

classmethod 不仅要隐式传递参数，还需要每次创建新的 <bound method> 对象。因此它的实现上需要用闭包，将闭包函数作为返回值以便得到新的对象：

class classmethod(object):
    def __init__(self, f):
        self.f = f

    def __get__(self, obj, klass=None):
        if klass is None:
            klass = type(obj)
        def newfunc(*args):
            return self.f(klass, *args)
        return newfunc

这里的技巧就在于闭包将隐式的 cls 通过闭包空间进行绑定。这个纯 python 实现版本在功能上没什么问题，仅有个小缺陷：

c = C()
print(C.cf)         # <function classmethod.__get__.<locals>.newfunc at 0x000001EDF2527EE0>
print(c.cf)         # <function classmethod.__get__.<locals>.newfunc at 0x000001EDF2527EE0>
print(C.cf is c.cf) # False

尽管我们用闭包绑定了个隐式参数，但通过 c.cf 获取的依然是 function 对象。我没有找到可以在 Python 代码中创建 <bound method> 实例的方式。

总结

staticmethod 和 classmethod 都运用了描述符的机制，学习描述符不仅能提供接触到更多工具集的方法，还能更深地理解 Python 工作的原理并更加体会到其设计的优雅性。