python无法跨文件共享变量[重复]

Question

所以我读到跨文件共享全局变量的方法是创建一个包含全局变量的模块并将其导入需要访问全局变量的所有 python 文件中。但是它似乎对我来说没有按预期工作（Python 3.6+）

简单的目录结构：

run.py
mypack/
   -- globals.py
   -- stuff.py
   -- __init__.py

我在 globals.py 中有一个全局变量，我需要在主文件 (run.py) 中对其进行修改，最后在退出程序时打印出来。它似乎不起作用：

__init__.py:

from .stuff import *

globals.py：

test = 'FAIL'

stuff.py:

import atexit
from .globals import test

def cya():
    print ("EXIT: test = " + test)

atexit.register(cya)

def hi():
    print('HI')

运行.py：

import mypack
import mypack.globals as globals

mypack.hi()
globals.test = 'PASS'

print ("MAIN: test = " + globals.test)

脚本执行的输出：

HI
MAIN: test = PASS
EXIT: test = FAIL

显然，退出例程 (cya) 没有显示在 run.py 中修改的全局值的正确值。不知道我做错了什么。

Answer 1

python 文档可能会对您有所帮助。

https://docs.python.org/3/faq/programming.html#how-do-i-share-global-variables-across-modules

Answer 2

感谢@PeterTrcka 指出问题。还要感谢@buran 指出全局变量是模块的一个坏名字，因为它的内置功能。这是可行的解决方案：

目录结构：

run.py
mypack/
   -- universal.py
   -- stuff.py
   -- __init__.py

__init__.py:

from .stuff import *

universal.py：

class GlobalVars:
  test = 'FAIL'

stuff.py:

import atexit
from .universal import GlobalVars

def cya():
    print ("EXIT: test = " + GlobalVars.test)

atexit.register(cya)

def hi():
    print('HI')

运行.py：

import mypack
from mypack.universal import GlobalVars

mypack.hi()
GlobalVars.test = 'PASS'

print ("MAIN: test = " + GlobalVars.test)

脚本执行的输出：

HI
MAIN: test = PASS
EXIT: test = PASS

Answer 3

问题是：在每次导入时，所有变量都将重新初始化它们的值。使用单例对象：

universal.py

import logging


class GlobVars:

    _instances = {}
    
    def __new__(cls, logger, counter_start=0):
        if cls not in cls._instances:
            print("Creating Instance")
            cls._instances[cls] = super(GlobVars, cls).__new__(cls)
        return cls._instances[cls]

    def __init__(self, logger, counter_start=0):
        self.logger = logger
        self.counter = counter_start

glob_vars = GlobVars(logger=logging.getLogger("basic_logger"))

run.py

from universal import glob_vars

glob_vars.logger.info("One logger rulles them all")