使用函数的属性作为静态变量有一些潜在的缺点:

每次要访问变量时，都必须写出函数的全名。 外部代码可以很容易地访问该变量并打乱值。

第二个问题的惯用python可能会用前导下划线来命名变量，以表明它不应该被访问，同时在事后保持它的可访问性。

使用闭包

另一种选择是使用词法闭包的模式，python 3中的nonlocal关键字支持这种模式。

def make_counter():
    i = 0
    def counter():
        nonlocal i
        i = i + 1
        return i
    return counter
counter = make_counter()

遗憾的是，我不知道如何将这个解决方案封装到装饰器中。

使用内部状态参数

另一种选择可能是使用未记录的参数作为可变值容器。

def counter(*, _i=[0]):
    _i[0] += 1
    return _i[0]

这是可行的，因为默认参数是在定义函数时计算的，而不是在调用函数时计算的。

更清洁的方法可能是使用容器类型而不是列表，例如:

def counter(*, _i = Mutable(0)):
    _i.value += 1
    return _i.value

但我不知道内置类型，清楚地传达的目的。

全局声明提供此功能。在下面的例子中(python 3.5或更高版本使用“f”)，counter变量在函数外部定义。在函数中将其定义为全局的，意味着函数外部的“全局”版本应该对函数可用。所以每次函数运行时，它都会修改函数外部的值，在函数外部保留它。

counter = 0

def foo():
    global counter
    counter += 1
    print("counter is {}".format(counter))

foo() #output: "counter is 1"
foo() #output: "counter is 2"
foo() #output: "counter is 3"

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。

使用装饰器和闭包

下面的装饰器可用于创建静态函数变量。它将声明的函数替换为函数本身的返回值。这意味着被修饰的函数必须返回一个函数。

def static_inner_self(func):
    return func()

然后在返回另一个带有捕获变量的函数的函数上使用decorator:

@static_inner_self
def foo():
    counter = 0
    def foo():
        nonlocal counter
        counter += 1
        print(f"counter is {counter}")
    return foo

nonlocal是必需的，否则Python认为计数器变量是一个局部变量而不是一个捕获变量。Python之所以如此，是因为变量赋值counter += 1。函数中的任何赋值都会使Python认为该变量是局部变量。

如果你没有在内部函数中为变量赋值，那么你可以忽略非局部语句，例如，在这个函数中，我用来缩进字符串的行，在这个函数中，Python可以推断出变量是非局部的:

@static_inner_self
def indent_lines():
    import re
    re_start_line = re.compile(r'^', flags=re.MULTILINE)
    def indent_lines(text, indent=2):
        return re_start_line.sub(" "*indent, text)
    return indent_lines

附注:有一个被删除的答案提出了同样的问题。我不知道作者为什么删掉它。 https://stackoverflow.com/a/23366737/195417

Soulution n +=1

def foo():
  foo.__dict__.setdefault('count', 0)
  foo.count += 1
  return foo.count

惯用的方法是使用类，类可以有属性。如果您需要实例不分离，请使用单例。

有许多方法可以将“静态”变量伪造或蒙骗到Python中(到目前为止没有提到的一种方法是使用可变的默认参数)，但这不是Python的惯用方法。只需要使用一个类。

如果您的使用模式合适，也可以使用生成器。