【问题标题】：Using global variables in a function在函数中使用全局变量
【发布时间】：2022-01-16 19:53:30
【问题描述】：

如何在函数中创建或使用全局变量？

如果我在一个函数中创建一个全局变量，如何在另一个函数中使用该全局变量？我是否需要将全局变量存储在需要访问的函数的局部变量中？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以在其他函数中使用全局变量，方法是在为其分配值的每个函数中将其声明为 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

由于全局变量引入错误的历史由来已久（在每种编程语言中），Python 希望通过强制您显式使用 global 关键字来确保您了解风险。

如果您想跨模块共享全局变量，请查看其他答案。

【讨论】：

将全局变量称为“如此危险”是极端夸张的。 Globals 在每一种曾经存在和将要存在的语言中都非常好。他们有他们的位置。您应该说的是，如果您不知道如何编程，它们可能会导致问题。
我认为它们相当危险。然而在 python 中，“全局”变量实际上是模块级的，这解决了很多问题。

【解决方案2】：

如果我正确理解您的情况，那么您所看到的是 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
myGlobal = 5

def func1():
    myGlobal = 42

def func2():
    print myGlobal

func1()
func2()

您可能希望这会打印 42，但实际上它会打印 5。如前所述，如果您将“global”声明添加到 func1()，那么 func2() 将打印 42。

def func1():
    global myGlobal
    myGlobal = 42

这里发生的情况是，Python 假定任何在函数内的任何位置分配给的名称都是该函数的本地名称，除非另有明确说明。如果它只是读取一个名称，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 myGlobal 时，Python 会创建一个隐藏同名全局变量的局部变量。当func1() 返回时，该本地超出范围并且是garbage-collected；同时，func2() 除了（未修改的）全局名称外，永远看不到任何东西。请注意，这个命名空间决定发生在编译时，而不是运行时——如果您在分配给它之前读取 func1() 内的 myGlobal 的值，您会得到一个 UnboundLocalError，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 'global' 语句，你告诉 Python 它应该在别处寻找名称，而不是在本地分配给它。

（我相信这种行为主要源于对本地命名空间的优化——如果没有这种行为，Python 的 VM 将需要在每次为函数内部分配新名称时执行至少 3 次名称查找（以确保name 在模块/内置级别不存在），这会显着减慢非常常见的操作。）

【讨论】：

您提到命名空间决定发生在编译时，我认为这不是真的。从我了解到python的编译only checks for syntax error, not name error试试这个例子def A(): x+=1，如果你不运行它会不会给出UnboundLocalError，拜托验证谢谢
像MyGlobal = 5这样的全局变量通常使用大写字母
@watashiSHUN：命名空间决定确实发生在编译时。确定 x 是本地的不同于在运行时检查本地名称是否在第一次使用之前绑定到某个值。
@Vassilis：大写 all 字母很常见：MY_GLOBAL = 5。请参阅Style Guide for Python Code。

【解决方案3】：

您可能想探索namespaces 的概念。在 Python 中，module 是 global 数据的自然位置：

每个模块都有自己的私有符号表，模块中定义的所有函数都将其用作全局符号表。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，如果您知道自己在做什么，则可以使用用于引用其函数的相同符号modname.itemname 来触摸模块的全局变量。

此处描述了 global-in-a-module 的特定用法 - How do I share global variables across modules?，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）。只需在应用程序的所有模块中导入配置模块；然后该模块可作为全局名称使用。因为每个模块只有一个实例，所以对模块对象所做的任何更改都会在各处反映出来。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

【讨论】：

由于我不喜欢config.x 的原因，我可以摆脱它吗？我带来了x = lambda: config.x，然后我在x() 中获得了 new 值。出于某种原因，拥有a = config.x 并不能解决我的问题。
@vladosaurus from config import x 能解决这个问题吗？
@vladosaurus 使用from config import x

【解决方案4】：

Python 使用一个简单的启发式方法来决定它应该从哪个范围加载变量，在本地和全局之间。如果变量名出现在赋值的左侧，但未声明为全局变量，则假定它是局部变量。如果它没有出现在分配的左侧，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        
>>>

看看出现在foo() 中赋值左侧的baz 如何成为唯一的LOAD_FAST 变量。

【讨论】：

启发式查找绑定操作。赋值是一种这样的操作，导入另一种。但是for 循环的目标和with 和except 语句中as 之后的名称也被绑定到。
@MartijnPieters 对于as 后的名称，在except 子句中这对我来说并不明显。但它会自动删除以节省内存。
@Robert：不是为了节省内存，而是为了避免创建循环引用，这会导致内存泄漏。这是因为异常引用了回溯，而回溯引用了整个调用堆栈中的每个本地和全局命名空间，包括异常处理程序中的 as ... 目标。

【解决方案5】：

如果要在函数中引用全局变量，可以使用global关键字来声明哪些变量是全局的。您不必在所有情况下都使用它（正如这里有人错误地声称的那样） - 如果在定义此函数的函数的本地范围或范围内找不到表达式中引用的名称，则在全局范围内查找它变量。

但是，如果您将新变量分配给未在函数中声明为全局的新变量，则它会被隐式声明为局部，并且它可以覆盖任何现有的同名全局变量。

此外，全局变量也很有用，这与一些 OOP 狂热者的说法相反——尤其是对于较小的脚本，因为 OOP 是多余的。

【讨论】：

绝对重新。狂热者。大多数 Python 用户使用它来编写脚本并创建小函数来分离小段代码。

【解决方案6】：

如果我在一个函数中创建了一个全局变量，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它的代码。所以我们调用create_global_variable函数：

>>> create_global_variable()

使用不加修改的全局变量

你可以直接使用它，只要你不期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了：

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

从函数内部修改全局变量

要将全局变量指向不同的对象，您需要再次使用 global 关键字：

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

注意，写完这个函数后，实际改变它的代码还没有运行：

>>> 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了。 global_variable 名称现在指向 'Bar'：

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

请注意，Python 中的“全局”并不是真正的全局——它只是模块级别的全局。所以它只适用于在它是全局的模块中编写的函数。函数会记住编写它们的模块，因此当它们被导出到其他模块时，它们仍然会在创建它们的模块中查找全局变量。

同名的局部变量

如果你创建一个同名的局部变量，它会覆盖一个全局变量：

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!!!'

但是使用那个错误命名的局部变量并不会改变全局变量：

>>> 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。

我们在类中得到相同的行为

后续评论询问：

如果我想在一个类的函数中创建一个全局变量，并想在另一个类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在常规函数中相同的行为：

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，以避免混淆模块命名空间。另请注意，我们在这里不使用 self 参数 - 这些可能是类方法（如果从通常的 cls 参数中改变类属性，则很方便）或静态方法（没有 self 或 cls）。

【讨论】：

很酷，但是如果我想在一个类的函数内创建一个全局变量，并想在另一个类的另一个函数内使用该变量，该怎么办？有点卡在这里
@anonmanx 我不知道你为什么卡住了，方法中的行为与常规函数中的行为相同。但是我会用你的评论和一些演示代码来更新我的答案，好吗？
好的，知道了。因此，我必须显式调用该函数才能使用该全局变量。

【解决方案7】：

除了已经存在的答案并让这更令人困惑：

在 Python 中，仅在函数内部引用的变量是 隐式全局。如果一个变量在任何地方都被赋予了一个新值在函数体内，它被假定为 local。如果一个变量曾经在函数内部分配了一个新值，变量是隐式本地，您需要将其显式声明为“全局”。

虽然起初有点令人惊讶，但考虑一下就可以解释这。一方面，需要全局分配变量提供了一个防止意外的副作用。另一方面，如果全局是所有全局引用都需要，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。这种混乱会破坏了全球宣言在识别副作用。

来源：What are the rules for local and global variables in Python?。

【讨论】：

【解决方案8】：

使用并行执行，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。这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]

【讨论】：

【解决方案9】：

事实证明，答案总是很简单。

这是一个小示例模块，它以简单的方式在 main 定义中显示：

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

def isTheNumber():
    return helper

下面是如何在 main 定义中显示它：

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，它会执行。希望对你有帮助。

【讨论】：

谢谢，我是 python 新手，但对 java 有点了解。你说的对我有用。并在类中编写 global a 对我来说似乎比在编写“global a”的函数中更有意义。我注意到你不能说 global a=4
这对我来说可能是最简单但非常有用的python技巧。我将此模块命名为global_vars，并初始化init_global_vars 中的数据，该数据在启动脚本中被调用。然后，我只需为每个定义的全局变量创建访问器方法。我希望我可以多次投票！谢谢彼得！
如果有很多很多全局变量，我不想在一个全局语句之后一一列出怎么办？

【解决方案10】：

你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

两者都给出相同的输出。

【讨论】：

第二个例子在 Python3.7 中给出了“NameError: name 'globvar' is not defined”
Pim：现在应该可以工作了，修正了错字：s/globavar/globvar/

【解决方案11】：

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]
"""

【讨论】：

'in every function you want to use' 有点不正确，应该更接近：'in every function where you want to update'

【解决方案12】：

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

【讨论】：

恭喜！终于有人得到了使用global 最重要的一点。即在函数中使用在函数本身之后定义的变量。

【解决方案13】：

您实际上并没有将全局存储在局部变量中，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 中的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，使用类似 ' var' 命令在 JavaScript 中看到）。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。

您可能拥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。

【讨论】：

【解决方案14】：

如果您有一个同名的局部变量，您可能需要使用globals() function。

globals()['your_global_var'] = 42

【讨论】：

【解决方案15】：

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):

【讨论】：

将全局变量移动到另一个文件有什么好处？只是将全局变量组合在一个小文件中吗？为什么要使用声明import ... as ...？为什么不只是import ...？
啊...我终于明白了优势：无需使用关键字global :-) => +1 :-) 请编辑您的答案以澄清其他人可能的这些询问也有。干杯

【解决方案16】：

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

【讨论】：

【解决方案17】：

我添加了这个，因为我在其他任何答案中都没有看到它，它可能对那些在类似问题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”使数据可用于其余代码。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

只会让您将变量转储/加载到全局命名空间中。超级方便，没有麻烦，没有大惊小怪。很确定它只是 Python 3。

【讨论】：

globals() 始终返回本地上下文中可用的全局变量，因此此处的突变可能不会反映在另一个模块中。

【解决方案18】：

引用您希望显示更改的类命名空间。

在此示例中，运行器使用文件配置中的 max。我希望我的测试在跑步者使用它时改变 max 的值。

main/config.py

max = 15000

main/runner.py

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

tests/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()

【讨论】：

【解决方案19】：

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方面是 Windows/Mac OS，另一方面是 Linux 很麻烦。

我将通过一个简单的示例向您展示这一点，指出我前段时间遇到的一个问题。

如果您想了解，为什么 Windows/MacO 和 Linux 上的情况会有所不同？需要知道的是，启动新进程的默认机制...

Windows/MacOs 是“衍生”
Linux 是“分叉”

它们在内存分配和初始化方面是不同的......（但我不讨论这个这里）。

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)

窗口

如果你在 Windows 上运行它（我想也是在 MacOS 上），你会得到以下输出......

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

Linux

如果你在 Linux 上运行它，你会得到以下结果。

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

【讨论】：

【解决方案20】：

有两种方法可以将变量声明为全局变量：

1.在函数内分配变量并使用全局行

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。在函数外分配变量：

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：

如果您想更改另一个函数（如 update_variables()）中的全局变量，您应该在分配变量之前在该函数中使用全局行：

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：

在函数内部不使用全局行时，列表和字典变量的注释 1 有一个例外：

# 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']

【讨论】：

【解决方案21】：

虽然已经回答了这个问题，但我再次给出解决方案，因为我更喜欢单行这是如果您希望在函数中创建全局变量

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

【讨论】：