一、函数和方法的认知

首先摒弃错误认知:并不是类中的调用都叫方法.

接着上概念

函数

函数是封装了一些独立的功能,可以直接调用,能将一些数据(参数)传递进去进行处理,然后返回一些数据(返回值),也可以没有返回值。可以直接在模块中进行定义使用。所有传递给函数的数据都是显式传递的。

方法

方法和函数类似,同样封装了独立的功能,但是方法是只能依靠类或者对象来调用的,表示针对性的操作。

方法中的数据self和cls是隐式传递的,即方法的调用者;

方法可以操作类内部的数据

简单的说,函数在python中独立存在,可直接使用的,而方法是必须被别人调用才能实现的。

静态方法除外(与类和对象均无关,通过类名和对象名均可被调用,属函数)

先来一段代码:

def fun():
pass
print(fun)

结果如下:

可以看出:

单独定义的function都属于函数,就比如上面的fun()函数。

但在类中定义的function,就需要分情况来看了。

再看一段代码:

class Apple:
def fun1(self):
return 'normal'
@staticmethod
def fun2():
return 'staticmethod'
@classmethod
def fun3(cls):
return 'classmethod'
print(Apple.fun1)
print(Apple.fun2)
print(Apple.fun3)

print("------------------------------------我是分割线-------------------------------------")

apple = Apple()
print(apple.fun1)
print(apple.fun2)
print(apple.fun3)

运行结果如下:

# 函数

# 函数

> # 方法

------------------------------------我是分割线-------------------------------------

> # 方法

# 函数

> # 方法

由此可以得出:

在一个类中

当类直接调用function时,

定义在@staticmethod下的func,如func2,和普通func,如func1属于`函数`,

定义在@classmethod下的func,如func3,属于`方法`(即称为类方法)。

当类实例化对象后,如`apple对象`,再调用function时,

普通func,如fun1,就被称为是`实例化方法`,

定义在@staticmethod下的func,与class和实例化对象无关,所以依然属于`函数`,

定义在@classmethod下的func,与class内部有关,属于类的方法。

即:

@classmethod下定义的func属于方法,@staticmethod下定义的func属于函数。

而类class中定义的普通func要分是类调用还是类对象调用。

1.类调用:函数

2.类对象调用:方法

总结:

与类和实例无绑定关系的 func 都属于函数(function); ---> 如:静态函数和类调用的普通func()

与类和实例有绑定关系的 func 都属于方法(method). ---> 如:类方法和类对象调用的普通func()

二、区分函数和方法

class Lwd(object):
age = 12
def __init__(self):
self.name="ydd"
def func(self):
print("名字:" + self.name)
def func2(self):
print("年龄:" + str(age))
lwd = Lwd()
lwd.func() # ydd
# 类直接调用func,需要传入数据(参数)
# 否则报错: missing 1 required positional argument: self
Lwd.func(lwd) # ydd
lwd.func2() # 年龄:12
Lwd.func2(lwd) # 年龄:12

另一段代码:

from types import FunctionType, MethodType
print(isinstance(lwd.func, FunctionType)) # False
print(isinstance(lwd.func, MethodType)) # True #说明这是一个方法
print(isinstance(Lwd.func, FunctionType)) # True #说明这是一个函数
print(isinstance(Lwd.func, MethodType)) # False