@staticmethod、@classmethod

@staticmethod

1. 静态方法：staticmethod将一个普通函数嵌入到类中，使其成为类的静态方法。静态方法不需要一个类实例即可被调用，同时它也不需要访问类实例的状态。
2. 参数：静态方法可以接受任何参数，但通常不使用self或cls作为第一个参数。
3. 访问：由于静态方法不依赖于类实例的状态，因此它们不能修改类或实例的状态。
4. 用途：当函数与类相关，但其操作不依赖于类状态时，适合使用静态方法。

@classmethod

1. 类方法：classmethod将一个方法绑定到类而非类的实例。类方法通常用于操作类级别的属性。
2. 参数：类方法至少有一个参数，通常命名为cls，它指向类本身。
3. 访问：类方法可以修改类的状态，但不能修改实例的状态。
4. 用途：当方法需要访问或修改类属性，或者需要通过类来创建实例时，适合使用类方法。

使用场景

• 当方法不需要访问任何属性时，使用staticmethod。
• 当方法操作的是类属性而不是实例属性时，使用classmethod。

代码示例

class MyClass:
    class_variable = "I'm a class variable."

    def __init__(self, value):
        self.instance_variable = value

    @staticmethod
    def static_method():
        return "Static method called."

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return f"Class method called. Class variable: {cls.class_variable}"

# 调用静态方法
MyClass.static_method()

# 调用类方法
MyClass.class_method()

问题

在使用falsk-restful这个框架进行模型部署调用时，发现模型推理时间很快，但是完整的一次请求过程非常耗时。在debug的过程中发现，每次请求调用api接口时，模型的推理类都会被实例化，推理类在构造的时候，会在初始化中加载模型，加载模型的过程是耗时较长的。

fixbug

classs Infer(object):
    def __init__(self, cfg: dict)->None:
        self.cfg = cfg
        self.load_model(self.cfg)

    @classmethod
    def load_model(cls, cfg: dict):
        cls.cfg = cfg
        if not hasattr(cls, "model"):
            cls.model = torch.load("xxx.pt")

通过@classmethod方法初始化模型的加载，相当于创建了一个全局变量，在后续的请求调用中，不会一直重复加载。