python静态变量 - 函数全局变量




在函数中使用全局变量 (12)

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,我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?


如果我在一个函数中创建一个全局变量,我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:

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。 所以我们调用create_global_variable函数:

>>> create_global_variable()

使用全局变量而无需修改

您可以使用它,只要您不希望更改它指向的对象:

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

要将全局变量指向其他对象,您需要再次使用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!!!'

所以在调用函数后:

>>> change_global_variable()

我们可以看到全局变量已经改变。 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。 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,它们仍会查看创建它们的模块以查找全局变量。

具有相同名称的局部变量

如果您创建一个具有相同名称的局部变量,它将掩盖一个全局变量:

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不会改变全局变量:

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

请注意,除非您确切知道自己在做什么并且有充分的理由这样做,否则应该避免使用与globals同名的局部变量。 我还没有遇到过这样的道理。


Python使用一个简单的启发式方法来决定它应该在本地和全局之间加载变量的范围。 如果变量名称出现在赋值的左侧,但未声明为全局变量,则假定它是本地的。 如果它没有出现在作业的左侧,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        
>>> 

看看在foo()赋值左侧出现的baz是唯一的LOAD_FAST变量。


你要说的是使用这样的方法:

globvar = 5

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

f()  # Prints 5

但更好的方法是使用这样的全局变量:

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

两者都给出相同的输出。


写入全局数组的显式元素显然不需要全局声明,尽管写入“批发”确实有这样的要求:

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

如果我正确理解您的情况,您所看到的是Python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()

你可能希望这打印42,但它打印5.如前所述,如果你向func1()添加一个' global '声明,那么func2()将打印42。

def func1():
    global myGlobal
    myGlobal = 42

这里发生的是Python假定在函数内的任何位置分配的任何名称都是该函数的本地名称,除非另有明确说明。 如果它只是从名称读取 ,并且名称在本地不存在,它将尝试在任何包含范围中查找名称(例如模块的全局范围)。

因此,当您为名称myGlobal指定42时,Python会创建一个局部变量,该变量会myGlobal的全局变量。 当func1()返回时,本地超出范围并被garbage-collected ; 同时, func2()除了(未修改的)全局名称之外永远不会看到任何其他内容。 请注意,此命名空间决定发生在编译时,而不是在运行时 - 如果您在分配给它之前在func1()读取myGlobal的值, myGlobal得到UnboundLocalError ,因为Python已经确定它必须是一个局部变量,但它还没有任何与之相关的值。 但是通过使用' global '语句,你告诉Python它应该在其他地方查找名称,而不是在本地分配它。

(我相信这种行为很大程度上是由于本地命名空间的优化 - 没有这种行为,每次在函数内部分配新名称时,Python的VM都需要执行至少三次名称查找(以确保名称没有' t已经存在于模块/内置级别),这将显着减慢非常常见的操作。)


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(因为此处有人错误地声称) - 如果表达式中引用的名称无法在定义此函数的函数的本地范围或范围中找到,则在全局范围内查找变量。

但是,如果分配给函数中未声明为全局的新变量,则它将隐式声明为local,并且它可以掩盖具有相同名称的任何现有全局变量。

此外,全局变量是有用的,与一些声称不同的OOP狂热者相反 - 特别是对于较小的脚本,其中OOP是过度的。


对于并行执行,如果您不了解发生的情况,全局变量可能会导致意外结果。 以下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]

引用要在其中显示更改的类命名空间。

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

主/ config.py

max = 15000

主/ 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()

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]
"""

我添加了这个,因为我没有在任何其他答案中看到它,它可能对某些类似的东西挣扎有用。 globals()函数返回一个可变的全局符号字典,您可以“神奇地”为其余代码提供数据。 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

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

只允许您将变量转储/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。


试试这个:

def x1():
    global x
    x = 6

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

x = 5
x1()
x2()  # output --> 7

除了已经存在的答案,并使这更令人困惑:

在Python中,仅在函数内引用的变量是隐式全局变量。 如果在函数体内的任何位置为变量分配了一个新值,则假定它是一个局部变量。 如果在函数内部为变量赋予了新值,则该变量隐式为局部变量,您需要将其显式声明为“全局”。

虽然起初有点令人惊讶,但片刻的考虑解释了这一点。 一方面,要求全局指定变量可以防止意外的副作用。 另一方面,如果所有全局引用都需要全局,那么您将始终使用全局。 您必须将对内置函数或导入模块的组件的每个引用声明为全局。 这种混乱会破坏全球声明识别副作用的有用性。

来源: Python中的局部变量和全局变量有哪些规则?







scope