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
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。
其他回答
鉴于这个问题,我可以提出另一个可能更好用的替代方案,对方法和函数看起来都是一样的:
@static_var2('seed',0)
def funccounter(statics, add=1):
statics.seed += add
return statics.seed
print funccounter() #1
print funccounter(add=2) #3
print funccounter() #4
class ACircle(object):
@static_var2('seed',0)
def counter(statics, self, add=1):
statics.seed += add
return statics.seed
c = ACircle()
print c.counter() #1
print c.counter(add=2) #3
print c.counter() #4
d = ACircle()
print d.counter() #5
print d.counter(add=2) #7
print d.counter() #8
如果你喜欢这种用法,下面是它的实现:
class StaticMan(object):
def __init__(self):
self.__dict__['_d'] = {}
def __getattr__(self, name):
return self.__dict__['_d'][name]
def __getitem__(self, name):
return self.__dict__['_d'][name]
def __setattr__(self, name, val):
self.__dict__['_d'][name] = val
def __setitem__(self, name, val):
self.__dict__['_d'][name] = val
def static_var2(name, val):
def decorator(original):
if not hasattr(original, ':staticman'):
def wrapped(*args, **kwargs):
return original(getattr(wrapped, ':staticman'), *args, **kwargs)
setattr(wrapped, ':staticman', StaticMan())
f = wrapped
else:
f = original #already wrapped
getattr(f, ':staticman')[name] = val
return f
return decorator
在尝试了几种方法后,我最终使用了@warvariuc的答案的改进版本:
import types
def func(_static=types.SimpleNamespace(counter=0)):
_static.counter += 1
print(_static.counter)
其他答案已经演示了您应该如何做到这一点。这里有一种方法你不应该:
>>> def foo(counter=[0]):
... counter[0] += 1
... print("Counter is %i." % counter[0]);
...
>>> foo()
Counter is 1.
>>> foo()
Counter is 2.
>>>
默认值仅在函数第一次求值时初始化,而不是每次执行时初始化,因此可以使用列表或任何其他可变对象来存储静态值。
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))
...