这个C/ c++代码在Python中的等效代码是什么?
void foo()
{
static int counter = 0;
counter++;
printf("counter is %d\n", counter);
}
具体来说,如何在函数级别实现静态成员,而不是在类级别?将函数放入类中会改变什么吗?
这个C/ c++代码在Python中的等效代码是什么?
void foo()
{
static int counter = 0;
counter++;
printf("counter is %d\n", counter);
}
具体来说,如何在函数级别实现静态成员,而不是在类级别?将函数放入类中会改变什么吗?
当前回答
我写了一个简单的函数来使用静态变量:
def Static():
### get the func object by which Static() is called.
from inspect import currentframe, getframeinfo
caller = currentframe().f_back
func_name = getframeinfo(caller)[2]
# print(func_name)
caller = caller.f_back
func = caller.f_locals.get(
func_name, caller.f_globals.get(
func_name
)
)
class StaticVars:
def has(self, varName):
return hasattr(self, varName)
def declare(self, varName, value):
if not self.has(varName):
setattr(self, varName, value)
if hasattr(func, "staticVars"):
return func.staticVars
else:
# add an attribute to func
func.staticVars = StaticVars()
return func.staticVars
使用方法:
def myfunc(arg):
if Static().has('test1'):
Static().test += 1
else:
Static().test = 1
print(Static().test)
# declare() only takes effect in the first time for each static variable.
Static().declare('test2', 1)
print(Static().test2)
Static().test2 += 1
其他回答
当然,这是一个老问题,但我想我可以提供一些更新。
看来性能论点已经过时了。 对于siInt_try和isInt_re2,相同的测试套件似乎给出了类似的结果。 当然,结果会有所不同,但这是在我的计算机上使用python 3.4.4的一次会话,使用Xeon W3550的内核4.3.01。 我已经运行了几次,结果似乎相似。 我将全局正则表达式移动到函数静态,但性能差异可以忽略不计。
isInt_try: 0.3690
isInt_str: 0.3981
isInt_re: 0.5870
isInt_re2: 0.3632
考虑到性能问题,try/catch似乎可以生成最适合未来和墙角情况的代码,所以可能只是将其包装在函数中
Python方法中的静态变量
class Count:
def foo(self):
try:
self.foo.__func__.counter += 1
except AttributeError:
self.foo.__func__.counter = 1
print self.foo.__func__.counter
m = Count()
m.foo() # 1
m.foo() # 2
m.foo() # 3
Python没有静态变量,但你可以通过定义一个可调用的类对象,然后将其用作函数来伪装它。也可以看看这个答案。
class Foo(object):
# Class variable, shared by all instances of this class
counter = 0
def __call__(self):
Foo.counter += 1
print Foo.counter
# Create an object instance of class "Foo," called "foo"
foo = Foo()
# Make calls to the "__call__" method, via the object's name itself
foo() #prints 1
foo() #prints 2
foo() #prints 3
注意,__call__使类(对象)的实例可以通过自己的名称调用。这就是为什么上面调用foo()会调用类的__call__方法。从文档中可以看到:
任意类的实例都可以通过在类中定义__call__()方法来实现可调用。
Soulution n +=1
def foo():
foo.__dict__.setdefault('count', 0)
foo.count += 1
return foo.count
米格尔·安吉洛的自我重新定义解决方案甚至可以不需要任何装饰:
def fun(increment=1):
global fun
counter = 0
def fun(increment=1):
nonlocal counter
counter += increment
print(counter)
fun(increment)
fun() #=> 1
fun() #=> 2
fun(10) #=> 12
第二行必须进行调整,以获得有限的范围:
def outerfun():
def innerfun(increment=1):
nonlocal innerfun
counter = 0
def innerfun(increment=1):
nonlocal counter
counter += increment
print(counter)
innerfun(increment)
innerfun() #=> 1
innerfun() #=> 2
innerfun(10) #=> 12
outerfun()
装饰器的优点是,你不必额外注意你的施工范围。