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。

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。

有点相反，但这应该是有效的:

def foo():
    foo.counter += 1
    print "Counter is %d" % foo.counter
foo.counter = 0

如果你想让计数器初始化代码在顶部而不是底部，你可以创建一个装饰器:

def static_vars(**kwargs):
    def decorate(func):
        for k in kwargs:
            setattr(func, k, kwargs[k])
        return func
    return decorate

然后像这样使用代码:

@static_vars(counter=0)
def foo():
    foo.counter += 1
    print "Counter is %d" % foo.counter

它仍然需要你使用foo。前缀,不幸的是。

(图片来源:@ony)

下面是一个完全封装的版本，不需要外部初始化调用:

def fn():
    fn.counter=vars(fn).setdefault('counter',-1)
    fn.counter+=1
    print (fn.counter)

在Python中，函数是对象，我们可以简单地通过特殊属性__dict__向它们添加或修补成员变量。内置的vars()返回特殊属性__dict__。

EDIT:注意，与另一种try不同:除了AttributeError答案外，使用这种方法，变量将始终为初始化后的代码逻辑做好准备。我认为try:except AttributeError替代以下将不那么干和/或有尴尬的流程:

def Fibonacci(n):
   if n<2: return n
   Fibonacci.memo=vars(Fibonacci).setdefault('memo',{}) # use static variable to hold a results cache
   return Fibonacci.memo.setdefault(n,Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2)) # lookup result in cache, if not available then calculate and store it

EDIT2:当函数将从多个位置调用时，我只推荐上述方法。如果函数只在一个地方被调用，最好使用nonlocal:

def TheOnlyPlaceStaticFunctionIsCalled():
    memo={}
    def Fibonacci(n):
       nonlocal memo  # required in Python3. Python2 can see memo
       if n<2: return n
       return memo.setdefault(n,Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2))
    ...
    print (Fibonacci(200))
    ...

另一个(不推荐!)对https://stackoverflow.com/a/279598/916373这样的可调用对象的扭曲，如果您不介意使用一个时髦的调用签名的话

class foo(object):
    counter = 0;
    @staticmethod
    def __call__():
        foo.counter += 1
        print "counter is %i" % foo.counter

>>> foo()()
counter is 1
>>> foo()()
counter is 2

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。