Python使用函数默认值实现函数静态变量,如果是静态方法,可以使用@staticmethod标注。
一、Python函数默认值
Python函数默认值的使用可以在函数调用时写代码提供方便,很多时候我们只要使用默认值就可以了。 所以函数默认值在python中用到的很多,尤其是在类中间,类的初始化函数中一般都会用到默认值。 使用类时能够方便的创建类,而不需要传递一堆参数。
只要在函数参数名后面加上 ”=defalut_value”,函数默认值就定义好了。有一个地方需要注意的是,有默认值的参数必须在函数参数列表的最后,不允许将没有默认值的参数放在有默认值的参数后,因为如果你那样定义的话,解释器将不知道如何去传递参数。
先来看一段示例代码:
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'): while True: ok = raw_input(prompt) if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False retries = retries - 1 if retries < 0: raise IOError, 'refusenik user' print complaint
你调用上面的函数时,可以修改重试次数和输出的提示语言,如果你比较懒得话,那么什么都不用改。
二、python使用函数默认值来实现函数静态变量的功能
Python中是不支持静态变量的,但是我们可以通过函数的默认值来实现静态变量的功能。
当函数的默认值是内容是可变的类时,类的内容可变,而类的名字没变。(相当于开辟的内存区域没有变,而其中内容可以变化)。
这是因为python中函数的默认值只会被执行一次,(和静态变量一样,静态变量初始化也是被执行一次。)这就是他们的共同点。
再来看下面的程序片段:
def f(a, L=[]): L.append(a) return L print f(1) print f(2) print f(3) print f(4,['x']) print f(5)
其输出结果是:
[1] [1, 2] [1, 2, 3] ['x', 4] [1, 2, 3, 5]
前面的好理解,为什么最后 “print f(5)”的输出是 “[1, 2, 3, 5]”呢?
这是因为 “print f(4,['x'])”时,默认变量并没有被改变,因为默认变量的初始化只是被执行了一次(第一次使用默认值调用),初始化执行开辟的内存区(我们可以称之为默认变量)没有被改变,所以最后的输出结果是“[1, 2, 3, 5]”。
以上是Python 中类的静态变量怎么理解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

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Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

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