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

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。

_counter = 0
def foo():
   global _counter
   _counter += 1
   print 'counter is', _counter

Python习惯上使用下划线来表示私有变量。在C语言中,在函数内部声明静态变量的唯一原因是将它隐藏在函数之外,这并不是真正的Python惯用方法。

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)

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

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。