您可能想要探索命名空间的概念。在 Python 中，模块是全局数据的自然位置：

每个模块都有自己的私有符号表，该表被模块中定义的所有函数用作全局符号表。因此，模块的作者可以在模块中使用全局变量，而不必担心与用户的全局变量发生意外冲突。另一方面，如果你知道自己在做什么，你可以用与引用其函数相同的符号来触摸模块的全局变量。modname.itemname

此处描述了 global-in-a-module 的具体用法 - 如何在模块之间共享全局变量？，为了完整起见，此处共享内容：

在单个程序中跨模块共享信息的规范方法是创建一个特殊的配置模块（通常称为 config 或 cfg）。只需将配置模块导入应用程序的所有模块中;然后，该模块将作为全局名称提供。由于每个模块只有一个实例，因此对模块对象所做的任何更改都会反映到所有位置。例如：

文件：config.py

x = 0   # Default value of the 'x' configuration setting

文件：mod.py

import config
config.x = 1

文件：main.py

import config
import mod
print config.x

您可以在其他函数中使用全局变量，方法是将其声明为在为其赋值的每个函数中：global

globvar = 0

def set_globvar_to_one():
    global globvar    # Needed to modify global copy of globvar
    globvar = 1

def print_globvar():
    print(globvar)     # No need for global declaration to read value of globvar

set_globvar_to_one()
print_globvar()       # Prints 1

由于不清楚是创建局部变量还是更改全局变量，因此 Python 默认创建局部变量，并让您使用关键字显式选择其他行为。globvar = 1global

如果要跨模块共享全局变量，请参阅其他答案。

如果要在函数中引用全局变量，可以使用 global 关键字声明哪些变量是全局变量。您不必在所有情况下都使用它（正如此处有人错误地声称的那样） - 如果表达式中引用的名称在定义此函数的函数的局部作用域或作用域中找不到，则会在全局变量中查找它。

但是，如果分配给函数中未声明为全局变量的新变量，则该变量将隐式声明为局部变量，并且它可能会掩盖任何具有相同名称的现有全局变量。

此外，全局变量也很有用，这与一些 OOP 狂热者相反，他们声称不是这样——特别是对于较小的脚本，其中 OOP 是矫枉过正的。

如果我正确理解您的情况，您看到的是 Python 如何处理本地（函数）和全局（模块）命名空间的结果。

假设你有一个这样的模块：

# sample.py
_my_global = 5

def func1():
    _my_global = 42

def func2():
    print _my_global

func1()
func2()

您可能期望它打印 42，但实际上它打印 5。如前所述，如果将 '' 声明添加到 ，则将打印 42。globalfunc1()func2()

def func1():
    global _my_global 
    _my_global = 42

这里发生的事情是，Python 假设分配给函数中任何位置的任何名称都是该函数的本地名称，除非另有明确说明。如果它只是从名称中读取，并且该名称在本地不存在，它将尝试在任何包含范围（例如模块的全局范围）中查找该名称。

因此，当您将 42 分配给名称时，Python 会创建一个局部变量，该变量会隐藏同名的全局变量。该本地超出范围，并在返回时被垃圾回收;同时，除了（未修改的）全局名称外，永远看不到任何其他内容。请注意，这个命名空间决定发生在编译时，而不是在运行时——如果你在赋值之前读取 inside 的值，你会得到一个 ，因为 Python 已经决定它必须是一个局部变量，但它还没有任何与之关联的值。但是通过使用 '' 语句，您可以告诉 Python 它应该在其他地方寻找名称，而不是在本地分配给它。_my_globalfunc1()func2()_my_globalfunc1()UnboundLocalErrorglobal

（我相信这种行为主要源于本地命名空间的优化——如果没有这种行为，每次在函数中分配新名称时，Python 的 VM 都需要执行至少三次名称查找（以确保该名称在模块/内置级别尚不存在），这将显着减慢非常常见的操作。

实际上，您并没有将全局变量存储在局部变量中，而只是创建对原始全局引用所引用的同一对象的局部引用。请记住，Python 中几乎所有内容都是引用对象的名称，在通常的操作中不会复制任何内容。

如果您不必显式指定标识符何时引用预定义的全局变量，那么您可能必须显式指定标识符何时是新的局部变量（例如，使用 JavaScript 中的“var”命令）。由于在任何严肃且重要的系统中，局部变量比全局变量更常见，因此 Python 的系统在大多数情况下更有意义。

你可以有一种尝试猜测的语言，如果存在，则使用全局变量，如果不存在，则创建一个局部变量。但是，这将非常容易出错。例如，导入另一个模块可能会无意中引入该名称的全局变量，从而改变程序的行为。

Python 使用简单的启发式方法来决定它应该从哪个范围加载变量，介于局部和全局之间。如果变量名称出现在赋值的左侧，但未声明为全局变量，则假定该变量名称为局部变量。如果它没有出现在赋值的左侧，则假定它是全局的。

>>> import dis
>>> def foo():
...     global bar
...     baz = 5
...     print bar
...     print baz
...     print quux
... 
>>> dis.disassemble(foo.func_code)
  3           0 LOAD_CONST               1 (5)
              3 STORE_FAST               0 (baz)

  4           6 LOAD_GLOBAL              0 (bar)
              9 PRINT_ITEM          
             10 PRINT_NEWLINE       

  5          11 LOAD_FAST                0 (baz)
             14 PRINT_ITEM          
             15 PRINT_NEWLINE       

  6          16 LOAD_GLOBAL              1 (quux)
             19 PRINT_ITEM          
             20 PRINT_NEWLINE       
             21 LOAD_CONST               0 (None)
             24 RETURN_VALUE        
>>> 

了解 中 中赋值左侧的 baz 是如何成为唯一变量的。foo()LOAD_FAST

在并行执行中，如果您不了解正在发生的事情，全局变量可能会导致意外结果。下面是在多处理中使用全局变量的示例。我们可以清楚地看到，每个进程都使用自己的变量副本：

import multiprocessing
import os
import random
import sys
import time

def worker(new_value):
    old_value = get_value()
    set_value(random.randint(1, 99))
    print('pid=[{pid}] '
          'old_value=[{old_value:2}] '
          'new_value=[{new_value:2}] '
          'get_value=[{get_value:2}]'.format(
          pid=str(os.getpid()),
          old_value=old_value,
          new_value=new_value,
          get_value=get_value()))

def get_value():
    global global_variable
    return global_variable

def set_value(new_value):
    global global_variable
    global_variable = new_value

global_variable = -1

print('before set_value(), get_value() = [%s]' % get_value())
set_value(new_value=-2)
print('after  set_value(), get_value() = [%s]' % get_value())

processPool = multiprocessing.Pool(processes=5)
processPool.map(func=worker, iterable=range(15))

输出：

before set_value(), get_value() = [-1]
after  set_value(), get_value() = [-2]
pid=[53970] old_value=[-2] new_value=[ 0] get_value=[23]
pid=[53971] old_value=[-2] new_value=[ 1] get_value=[42]
pid=[53970] old_value=[23] new_value=[ 4] get_value=[50]
pid=[53970] old_value=[50] new_value=[ 6] get_value=[14]
pid=[53971] old_value=[42] new_value=[ 5] get_value=[31]
pid=[53972] old_value=[-2] new_value=[ 2] get_value=[44]
pid=[53973] old_value=[-2] new_value=[ 3] get_value=[94]
pid=[53970] old_value=[14] new_value=[ 7] get_value=[21]
pid=[53971] old_value=[31] new_value=[ 8] get_value=[34]
pid=[53972] old_value=[44] new_value=[ 9] get_value=[59]
pid=[53973] old_value=[94] new_value=[10] get_value=[87]
pid=[53970] old_value=[21] new_value=[11] get_value=[21]
pid=[53971] old_value=[34] new_value=[12] get_value=[82]
pid=[53972] old_value=[59] new_value=[13] get_value=[ 4]
pid=[53973] old_value=[87] new_value=[14] get_value=[70]

事实证明，答案总是很简单的。

下面是一个小型示例模块，其中包含在定义中显示它的简单方法：main

def five(enterAnumber,sumation):
    global helper
    helper  = enterAnumber + sumation

def isTheNumber():
    return helper

以下是如何在定义中显示它：main

import TestPy

def main():
    atest  = TestPy
    atest.five(5,8)
    print(atest.isTheNumber())

if __name__ == '__main__':
    main()

这个简单的代码就是这样工作的，它将执行。我希望它有所帮助。

除了已经存在的答案之外，为了使这更加令人困惑：

在 Python 中，仅在函数内部引用的变量是隐式全局的。如果在任意位置为变量分配了新值 在函数的主体中，它被假定为局部函数。如果变量 在函数中分配一个新值，变量是 隐式本地，您需要将其显式声明为“全局”。

虽然一开始有点惊讶，但稍加考虑就可以解释 这。一方面，要求对赋值变量进行全局设置可提供 防止意外的副作用。另一方面，如果全球是 对于所有全局引用都是必需的，您将使用全局所有 时间。您必须将对内置的每个引用声明为全局 函数或导入模块的组件。这种混乱会 破坏《全球宣言》在识别方面的作用 副作用。

来源：Python 中局部变量和全局变量的规则是什么？.

你要说的是使用这样的方法：

globvar = 5

def f():
    var = globvar
    print(var)

f()  # Prints 5

但更好的方法是像这样使用全局变量：

globvar = 5
def f():
    global globvar
    print(globvar)
f()   #prints 5

两者都提供相同的输出。

您需要在要使用的每个函数中引用全局变量。

如下：

var = "test"

def printGlobalText():
    global var #wWe are telling to explicitly use the global version
    var = "global from printGlobalText fun."
    print "var from printGlobalText: " + var

def printLocalText():
    #We are NOT telling to explicitly use the global version, so we are creating a local variable
    var = "local version from printLocalText fun"
    print "var from printLocalText: " + var

printGlobalText()
printLocalText()
"""
Output Result:
var from printGlobalText: global from printGlobalText fun.
var from printLocalText: local version from printLocalText
[Finished in 0.1s]
"""

试试这个：

def x1():
    global x
    x += 1
    print('x1: ', x)

def x2():
    global x
    x = x+1
    print('x2: ', x)

x = 5
print('x:  ', x)
x1()
x2()

# Output:
# x:   5
# x1:  6
# x2:  7

接下来，作为附加组件，使用一个文件来包含所有在本地声明的全局变量，然后：import as

文件 initval.py：

Stocksin = 300
Prices = []

文件 getstocks.py：

import initval as iv

def getmystocks(): 
    iv.Stocksin = getstockcount()


def getmycharts():
    for ic in range(iv.Stocksin):

如果我在一个函数中创建全局变量，如何在另一个函数中使用该变量？

我们可以使用以下函数创建一个全局变量：

def create_global_variable():
    global global_variable # must declare it to be a global first
    # modifications are thus reflected on the module's global scope
    global_variable = 'Foo' 

编写函数实际上并不运行其代码。因此，我们调用该函数：create_global_variable

>>> create_global_variable()

在不修改的情况下使用全局变量

你可以只使用它，只要你不希望改变它指向的对象：

例如

def use_global_variable():
    return global_variable + '!!!'

现在我们可以使用全局变量：

>>> use_global_variable()
'Foo!!!'

从函数内部修改全局变量

若要将全局变量指向其他对象，需要再次使用 global 关键字：

def change_global_variable():
    global global_variable
    global_variable = 'Bar'

请注意，在编写此函数后，实际更改它的代码仍未运行：

>>> use_global_variable()
'Foo!!!'

所以调用函数后：

>>> change_global_variable()

我们可以看到全局变量已经改变。该名称现在指向：global_variable'Bar'

>>> use_global_variable()
'Bar!!!'

请注意，Python 中的“global”并不是真正的全局 - 它只是模块级别的全局。因此，它仅适用于在全局模块中编写的函数。函数会记住编写它们的模块，因此当它们导出到其他模块时，它们仍会在创建它们的模块中查找全局变量。

同名局部变量

如果创建同名的局部变量，它将覆盖全局变量：

def use_local_with_same_name_as_global():
    # bad name for a local variable, though.
    global_variable = 'Baz' 
    return global_variable + '!!!'

>>> use_local_with_same_name_as_global()
'Baz!!!'

但是使用这个命名错误的局部变量不会改变全局变量：

>>> use_global_variable()
'Bar!!!'

请注意，您应该避免使用与全局变量同名的局部变量，除非您确切地知道自己在做什么并且有充分的理由这样做。我还没有遇到过这样的原因。

我们在课堂上得到相同的行为

后续评论问：

如果我想在类内的一个函数内创建一个全局变量，并想在另一个类内的另一个函数中使用该变量，该怎么办？

在这里，我演示了我们在方法中获得与常规函数相同的行为：

class Foo:
    def foo(self):
        global global_variable
        global_variable = 'Foo'

class Bar:
    def bar(self):
        return global_variable + '!!!'

Foo().foo()

现在：

>>> Bar().bar()
'Foo!!!'

但我建议不要使用全局变量，而是使用类属性，以避免使模块命名空间混乱。另请注意，我们在这里不使用参数 - 这些可能是类方法（如果从通常的参数中改变类属性，则很方便）或静态方法（no 或 ）。selfclsselfcls

写入全局数组的显式元素显然不需要全局声明，尽管“批发”写入它确实有这个要求：

import numpy as np

hostValue = 3.14159
hostArray = np.array([2., 3.])
hostMatrix = np.array([[1.0, 0.0],[ 0.0, 1.0]])

def func1():
    global hostValue    # mandatory, else local.
    hostValue = 2.0

def func2():
    global hostValue    # mandatory, else UnboundLocalError.
    hostValue += 1.0

def func3():
    global hostArray    # mandatory, else local.
    hostArray = np.array([14., 15.])

def func4():            # no need for globals
    hostArray[0] = 123.4

def func5():            # no need for globals
    hostArray[1] += 1.0

def func6():            # no need for globals
    hostMatrix[1][1] = 12.

def func7():            # no need for globals
    hostMatrix[0][0] += 0.33

func1()
print "After func1(), hostValue = ", hostValue
func2()
print "After func2(), hostValue = ", hostValue
func3()
print "After func3(), hostArray = ", hostArray
func4()
print "After func4(), hostArray = ", hostArray
func5()
print "After func5(), hostArray = ", hostArray
func6()
print "After func6(), hostMatrix = \n", hostMatrix
func7()
print "After func7(), hostMatrix = \n", hostMatrix

如果您有一个同名的局部变量，您可能需要使用 globals（） 函数。

globals()['your_global_var'] = 42

引用要显示更改的类命名空间。

在此示例中，runner 使用文件配置中的 max。我希望我的测试在运行器使用它时更改 max 的值。

main/config.py

max = 15000

main/runner.py

from main import config
def check_threads():
    return max < thread_count 

测试/runner_test.py

from main import runner                # <----- 1. add file
from main.runner import check_threads
class RunnerTest(unittest):
   def test_threads(self):
       runner.max = 0                  # <----- 2. set global 
       check_threads()

我之所以添加这个，是因为我没有在任何其他答案中看到它，它可能对那些在类似事情上苦苦挣扎的人有用。globals（） 函数返回一个可变的全局符号字典，您可以在其中“神奇地”使数据可用于代码的其余部分。 例如：

from pickle import load
def loaditem(name):
    with open(r"C:\pickle\file\location"+"\{}.dat".format(name), "rb") as openfile:
        globals()[name] = load(openfile)
    return True

和

from pickle import dump
def dumpfile(name):
    with open(name+".dat", "wb") as outfile:
        dump(globals()[name], outfile)
    return True

只是让你将变量转储/加载到全局命名空间中。超级方便，没有麻烦，没有大惊小怪。可以肯定的是，它只是 Python 3。

全局变量很好 - 多处理除外

与不同平台/环境上的多处理相关的全局变量 因为一边是 Windows/Mac OS，另一边是 Linux，很麻烦。

我将用一个简单的例子向你展示这一点，指出我前段时间遇到的一个问题。

如果您想了解，为什么 Windows/MacOS 和 Linux 上的情况有所不同，那么 需要知道的是，在...

• Windows/MacOs 是“生成”
• Linux 是“分叉”

它们在内存分配和初始化方面有所不同......（但我不深入探讨 这里）。

让我们看一下问题/示例......

import multiprocessing

counter = 0

def do(task_id):
    global counter
    counter +=1
    print(f'task {task_id}: counter = {counter}')

if __name__ == '__main__':

    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    task_ids = list(range(4))
    pool.map(do, task_ids)

窗户

如果您在 Windows 上运行它（我想在 MacOS 上也是如此），您将获得以下输出......

task 0: counter = 1
task 1: counter = 2
task 2: counter = 3
task 3: counter = 4

Linux操作系统

如果在 Linux 上运行此命令，则会得到以下内容。

task 0: counter = 1
task 1: counter = 1
task 2: counter = 1
task 3: counter = 1

有 2 种方法可以将变量声明为全局变量：

1. 在函数内部分配变量并使用全局线

def declare_a_global_variable():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 1

# Note to use the function to global variables
declare_a_global_variable() 

2. 分配变量外部函数：

global_variable_2 = 2

现在我们可以在其他函数中使用这些声明的全局变量：

def declare_a_global_variable():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 1

# Note to use the function to global variables
declare_a_global_variable() 
global_variable_2 = 2

def print_variables():
    print(global_variable_1)
    print(global_variable_2)
print_variables() # prints 1 & 2

注1：

如果要更改另一个函数中的全局变量，例如在分配变量之前，应在该函数中使用全局行：update_variables()

global_variable_1 = 1
global_variable_2 = 2

def update_variables():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 11
    global_variable_2 = 12 # will update just locally for this function

update_variables()
print(global_variable_1) # prints 11
print(global_variable_2) # prints 2

注2：

注释 1 对于列表和字典变量有一个例外，而在函数中不使用全局行：

# declaring some global variables
variable = 'peter'
list_variable_1 = ['a','b']
list_variable_2 = ['c','d']

def update_global_variables():
    """without using global line"""
    variable = 'PETER' # won't update in global scope
    list_variable_1 = ['A','B'] # won't update in global scope
    list_variable_2[0] = 'C' # updated in global scope surprisingly this way
    list_variable_2[1] = 'D' # updated in global scope surprisingly this way

update_global_variables()

print('variable is: %s'%variable) # prints peter
print('list_variable_1 is: %s'%list_variable_1) # prints ['a', 'b']
print('list_variable_2 is: %s'%list_variable_2) # prints ['C', 'D']

虽然这个问题已经得到解答，但我再次给出解决方案，因为我更喜欢单行 如果您希望在函数中创建全局变量，这是

def someFunc():
    x=20
    globals()['y']=50
someFunc() # invoking function so that variable Y is created globally 
print(y) # output 50
print(x) #NameError: name 'x' is not defined as x was defined locally within function

像这样的代码：

myVar = 12

def myFunc():
  myVar += 12

钥匙：

如果在字符串外部声明变量，则该变量将变为全局变量。

如果在字符串中声明一个变量，则该变量将变为局部变量。

如果要在字符串中声明全局变量，请在要声明的变量之前使用关键字：global

myVar = 124
def myFunc():
  global myVar2
  myVar2 = 100
myFunc()
print(myVar2)

然后文档中有 100 个。

global_var = 10  # will be considered as a global variable


def func_1():
    global global_var  # access variable using variable keyword
    global_var += 1


def func_2():
    global global_var
    global_var *= 2
    print(f"func_2: {global_var}")


func_1()
func_2()
print("Global scope:", global_var) # will print 22

解释：

global_var是一个全局变量，所有函数和类都可以访问该变量。

使用指向在全局范围内写入的变量的关键字访问该全局变量。如果我没有编写全局关键字，则内部变量将被视为仅在函数内部可用的局部变量。然后在里面，我将该全局变量递增了 1。func_1()globalglobal_varfunc_1func_1

同样的情况也发生在 .func_2()

调用 和 后，您会看到 已更改func_1func_2global_var

Initialized = 0  #Here This Initialized is global variable  

def Initialize():
     print("Initialized!")
     Initialized = 1  #This is local variable and assigning 1 to local variable
while Initialized == 0:  

在这里，我们比较的是全局变量 Initialized that 0，所以虽然循环条件为 true

     Initialize()

函数将被调用。循环将是无限的

#if we do Initialized=1 then loop will terminate  

else:
    print("Lets do something else now!")

如果你想访问全局变量，你只需在函数中添加全局关键字 前任： global_var = '是'

def someFunc():
   global global_var;
   print(nam_of_var)