我认为最明确的答案是AmanKow的答案。归根结底，这取决于你想如何组织你的代码。你可以把所有东西都写成模块级的函数，这些函数被包装在模块的命名空间中

module.py (file 1)
---------
def f1() : pass
def f2() : pass
def f3() : pass


usage.py (file 2)
--------
from module import *
f1()
f2()
f3()
def f4():pass 
def f5():pass

usage1.py (file 3)
-------------------
from usage import f4,f5
f4()
f5()

上面的过程代码组织得不好，正如你所看到的，只有3个模块后，它变得令人困惑，每个方法是做什么的?你可以为函数使用较长的描述性名称(如在java中)，但你的代码仍然很快变得难以管理。

面向对象的方法是将代码分解为可管理的块，即类和对象，函数可以与对象、实例或类相关联。

与模块级函数相比，使用类函数可以在代码中获得另一个级别的除法。 因此，您可以在类中对相关函数进行分组，使它们更特定于分配给该类的任务。例如，你可以创建一个文件工具类:

class FileUtil ():
  def copy(source,dest):pass
  def move(source,dest):pass
  def copyDir(source,dest):pass
  def moveDir(source,dest):pass

//usage
FileUtil.copy("1.txt","2.txt")
FileUtil.moveDir("dir1","dir2")

这种方式更灵活，更可维护，您将函数分组在一起，并且每个函数的功能更明显。此外，您还可以防止名称冲突，例如，函数副本可能存在于您在代码中使用的另一个导入模块中(例如网络副本)，因此当您使用全名FileUtil.copy()时，您可以消除这个问题，并且两个复制函数可以并排使用。

我最近想要一个非常轻量级的日志类，它可以根据可编程设置的日志级别输出不同数量的输出。但我不想每次输出调试消息、错误或警告时都实例化这个类。但是我还想封装这个日志记录工具的功能，并使其在不声明任何全局变量的情况下可重用。

所以我使用类变量和@classmethod装饰器来实现这一点。

使用简单的Logging类，我可以做到以下几点:

Logger._level = Logger.DEBUG

然后，在我的代码中，如果我想输出一堆调试信息，我就必须编写代码

Logger.debug( "this is some annoying message I only want to see while debugging" )

错误是可以改正的

Logger.error( "Wow, something really awful happened." )

在“生产”环境中，我可以指定

Logger._level = Logger.ERROR

现在，将只输出错误消息。调试消息将不会被打印。

这是我的班级:

class Logger :
    ''' Handles logging of debugging and error messages. '''

    DEBUG = 5
    INFO  = 4
    WARN  = 3
    ERROR = 2
    FATAL = 1
    _level = DEBUG

    def __init__( self ) :
        Logger._level = Logger.DEBUG

    @classmethod
    def isLevel( cls, level ) :
        return cls._level >= level

    @classmethod
    def debug( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.DEBUG ) :
            print "DEBUG:  " + message

    @classmethod
    def info( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.INFO ) :
            print "INFO :  " + message

    @classmethod
    def warn( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.WARN ) :
            print "WARN :  " + message

    @classmethod
    def error( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.ERROR ) :
            print "ERROR:  " + message

    @classmethod
    def fatal( cls, message ) :
        if cls.isLevel( Logger.FATAL ) :
            print "FATAL:  " + message

还有一些代码可以稍微测试一下:

def logAll() :
    Logger.debug( "This is a Debug message." )
    Logger.info ( "This is a Info  message." )
    Logger.warn ( "This is a Warn  message." )
    Logger.error( "This is a Error message." )
    Logger.fatal( "This is a Fatal message." )

if __name__ == '__main__' :

    print "Should see all DEBUG and higher"
    Logger._level = Logger.DEBUG
    logAll()

    print "Should see all ERROR and higher"
    Logger._level = Logger.ERROR
    logAll()

我也问过自己几次同样的问题。尽管这里的人试图努力解释它，恕我直言，我找到的最好的答案(也是最简单的)答案是Python文档中对Class方法的描述。

还有对静态方法的引用。如果有人已经知道实例方法(我假设是这样)，这个答案可能是把它们放在一起的最后一块……

关于这个主题的进一步和更深入的阐述也可以在文档中找到: 标准类型层次结构(向下滚动到实例方法部分)

替代构造函数是经典的例子。

类方法提供了“语义糖”(不知道这个术语是否被广泛使用)——或者“语义便利”。

例如:你有一组表示对象的类。你可能想让类方法all()或find()写User.all()或User.find(firstname='Guido')。当然，这可以使用模块级函数来实现……

我从Ruby学到的是，所谓的类方法和所谓的实例方法只是一个函数，它的第一个参数具有语义意义，当函数作为对象的方法(即obj.meth())调用时，该参数会被无声地传递。

通常，该对象必须是一个实例，但@classmethod方法装饰器更改规则以传递一个类。你可以在一个实例上调用一个类方法(它只是一个函数)-第一个参数将是它的类。

因为它只是一个函数，所以在任何给定的作用域(即类定义)中只能声明一次。因此，对于ruby开发者来说，你不能让一个类方法和一个实例方法同名。

考虑一下:

class Foo():
  def foo(x):
    print(x)

你可以在实例上调用foo

Foo().foo()
<__main__.Foo instance at 0x7f4dd3e3bc20>

但不是在课堂上:

Foo.foo()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unbound method foo() must be called with Foo instance as first argument (got nothing instead)

现在添加@classmethod:

class Foo():
  @classmethod
  def foo(x):
    print(x)

调用一个实例现在会通过它的类:

Foo().foo()
__main__.Foo

调用类也一样:

Foo.foo()
__main__.Foo

按照惯例，我们在实例方法中使用self作为第一个参数，在类方法中使用cls。我在这里用这两个都不是来说明它只是一个论点。在Ruby中，self是一个关键字。

与Ruby的对比:

class Foo
  def foo()
    puts "instance method #{self}"
  end
  def self.foo()
    puts "class method #{self}"
  end
end

Foo.foo()
class method Foo

Foo.new.foo()
instance method #<Foo:0x000000020fe018>

Python类方法只是一个装饰函数，您可以使用相同的技术来创建自己的装饰器。修饰过的方法包装了真正的方法(在@classmethod的情况下，它传递了额外的类参数)。底层的方法仍然存在，隐藏但仍然可以访问。

脚注:在类和实例方法之间的名称冲突引起了我的好奇心之后，我写了这篇文章。我不是Python专家，如果有任何错误，我希望得到评论。