@staticmethod
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 参数：类方法至少有一个参数，通常命名为cls，它指向类本身。
- 访问：类方法可以修改类的状态，但不能修改实例的状态。
- 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@staticmethoddef static_method():return "Static method called."@classmethoddef 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 = cfgself.load_model(self.cfg)@classmethoddef load_model(cls, cfg: dict):cls.cfg = cfgif 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。
