根据丹尼尔的回答(补充):

class Foo(object): 
    counter = 0  

def __call__(self, inc_value=0):
    Foo.counter += inc_value
    return Foo.counter

foo = Foo()

def use_foo(x,y):
    if(x==5):
        foo(2)
    elif(y==7):
        foo(3)
    if(foo() == 10):
        print("yello")


use_foo(5,1)
use_foo(5,1)
use_foo(1,7)
use_foo(1,7)
use_foo(1,1)

我想添加这一部分的原因是，静态变量不仅用于增加某个值，而且还用于检查静态变量是否等于某个值，作为一个现实生活中的例子。

静态变量仍然受到保护，并且仅在函数use_foo()的作用域内使用。

在这个例子中，调用foo()函数完全是(相对于相应的c++等效函数):

stat_c +=9; // in c++
foo(9)  #python equiv

if(stat_c==10){ //do something}  // c++

if(foo() == 10):      # python equiv
  #add code here      # python equiv       

Output :
yello
yello

如果类Foo被严格定义为一个单例类，那将是理想的。这将使它更加python化。

另一个(不推荐!)对https://stackoverflow.com/a/279598/916373这样的可调用对象的扭曲，如果您不介意使用一个时髦的调用签名的话

class foo(object):
    counter = 0;
    @staticmethod
    def __call__():
        foo.counter += 1
        print "counter is %i" % foo.counter

>>> foo()()
counter is 1
>>> foo()()
counter is 2

下面是一个完全封装的版本，不需要外部初始化调用:

def fn():
    fn.counter=vars(fn).setdefault('counter',-1)
    fn.counter+=1
    print (fn.counter)

在Python中，函数是对象，我们可以简单地通过特殊属性__dict__向它们添加或修补成员变量。内置的vars()返回特殊属性__dict__。

EDIT:注意，与另一种try不同:除了AttributeError答案外，使用这种方法，变量将始终为初始化后的代码逻辑做好准备。我认为try:except AttributeError替代以下将不那么干和/或有尴尬的流程:

def Fibonacci(n):
   if n<2: return n
   Fibonacci.memo=vars(Fibonacci).setdefault('memo',{}) # use static variable to hold a results cache
   return Fibonacci.memo.setdefault(n,Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2)) # lookup result in cache, if not available then calculate and store it

EDIT2:当函数将从多个位置调用时，我只推荐上述方法。如果函数只在一个地方被调用，最好使用nonlocal:

def TheOnlyPlaceStaticFunctionIsCalled():
    memo={}
    def Fibonacci(n):
       nonlocal memo  # required in Python3. Python2 can see memo
       if n<2: return n
       return memo.setdefault(n,Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2))
    ...
    print (Fibonacci(200))
    ...

可读性更强一点，但更冗长(Python的Zen:显式比隐式更好):

>>> def func(_static={'counter': 0}):
...     _static['counter'] += 1
...     print _static['counter']
...
>>> func()
1
>>> func()
2
>>>

请看这里，了解它是如何工作的。

我个人更喜欢下面的装饰。各有各的。

def staticize(name, factory):
    """Makes a pseudo-static variable in calling function.

    If name `name` exists in calling function, return it. 
    Otherwise, saves return value of `factory()` in 
    name `name` of calling function and return it.

    :param name: name to use to store static object 
    in calling function
    :type name: String
    :param factory: used to initialize name `name` 
    in calling function
    :type factory: function
    :rtype: `type(factory())`

    >>> def steveholt(z):
    ...     a = staticize('a', list)
    ...     a.append(z)
    >>> steveholt.a
    Traceback (most recent call last):
    ...
    AttributeError: 'function' object has no attribute 'a'
    >>> steveholt(1)
    >>> steveholt.a
    [1]
    >>> steveholt('a')
    >>> steveholt.a
    [1, 'a']
    >>> steveholt.a = []
    >>> steveholt.a
    []
    >>> steveholt('zzz')
    >>> steveholt.a
    ['zzz']

    """
    from inspect import stack
    # get scope enclosing calling function
    calling_fn_scope = stack()[2][0]
    # get calling function
    calling_fn_name = stack()[1][3]
    calling_fn = calling_fn_scope.f_locals[calling_fn_name]
    if not hasattr(calling_fn, name):
        setattr(calling_fn, name, factory())
    return getattr(calling_fn, name)

许多人已经建议测试“hasattr”，但有一个更简单的答案:

def func():
    func.counter = getattr(func, 'counter', 0) + 1

没有try/except，没有测试hasattr，只有默认的getattr。