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
其他解决方案将计数器属性附加到函数,通常使用复杂的逻辑来处理初始化。这对于新代码是不合适的。
在Python 3中,正确的方法是使用非局部语句:
counter = 0
def foo():
nonlocal counter
counter += 1
print(f'counter is {counter}')
有关非局部语句的规范,请参阅PEP 3104。
如果计数器是模块私有的,则应该将其命名为_counter。
其他回答
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。
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。
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
这个回答建立在@claudiu的回答之上。
我发现我的代码变得越来越不清晰,而我一直都很清楚 当我要访问静态变量时,可以在函数名前面加上。
也就是说,在我的函数代码中,我更喜欢这样写:
print(statics.foo)
而不是
print(my_function_name.foo)
所以,我的解决方案是:
向函数中添加静态属性 在函数作用域中,添加一个局部变量statics作为my_function.statics的别名
from bunch import *
def static_vars(**kwargs):
def decorate(func):
statics = Bunch(**kwargs)
setattr(func, "statics", statics)
return func
return decorate
@static_vars(name = "Martin")
def my_function():
statics = my_function.statics
print("Hello, {0}".format(statics.name))
备注
我的方法使用一个名为Bunch的类,它是一个字典,支持 属性风格的访问,一种JavaScript(参见2000年左右关于它的原始文章)
它可以通过pip install bunch安装
也可以这样手写:
class Bunch(dict):
def __init__(self, **kw):
dict.__init__(self,kw)
self.__dict__ = self
使用generator函数生成迭代器。
def foo_gen():
n = 0
while True:
n+=1
yield n
然后像这样使用它
foo = foo_gen().next
for i in range(0,10):
print foo()
如果你想要一个上限:
def foo_gen(limit=100000):
n = 0
while n < limit:
n+=1
yield n
如果迭代器终止(如上面的例子),您也可以直接遍历它,如
for i in foo_gen(20):
print i
当然,在这些简单的情况下,最好使用xrange:)
这是yield statement的文档。