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

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globvar=1是创建本地变量还是更改全局变量，Python默认创建本地变量，并使用全局关键字显式选择其他行为。

如果要在模块间共享全局变量，请参阅其他答案。

Python使用一个简单的启发式方法来决定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        
>>> 

看看baz（出现在foo（）赋值的左侧）是如何成为唯一的LOAD_FAST变量的。

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

说明：

globalvar是一个全局变量，所有函数和类都可以访问该变量。

func_1（）使用关键字global访问该全局变量，该关键字指向写入全局范围的变量。如果我没有写全局关键字，func_1内的变量global_var被认为是一个局部变量，只能在函数内使用。然后在func_1内，我将全局变量递增1。

在func_2（）中也发生了同样的情况。

调用func_1和func_2后，您将看到global_var已更改

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:  

这里我们比较全局变量Initialized为0，因此当循环条件为true时

     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!")

全局变量很好-除了多处理

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，这很麻烦。

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。

如果你想了解为什么Windows/MacOs和Linux上的情况不同需要知道的是，启动新进程的默认机制。。。

Windows/MacOs是“种子”Linux是“fork”

它们在内存分配和初始化方面有所不同。。。（但我不想谈这个此处）。

让我们看看这个问题/例子。。。

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

如果你在Windows上运行这个（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系统

如果您在Linux上运行此程序，则会得到以下结果。

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

如果要访问全局变量，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)