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。