如何在函数中创建或使用全局变量?
如何在其他函数中使用一个函数中定义的全局变量?
未能在适当的地方使用全局关键字通常会导致UnboundLocalError。在第一次使用后重新分配局部变量时,UnboundLocalError中解释了这方面的精确规则。一般来说,当寻求解释时,请将其他问题作为该问题的副本,当某人只需要知道全局关键字时,请关闭该问题。
如何在函数中创建或使用全局变量?
如何在其他函数中使用一个函数中定义的全局变量?
未能在适当的地方使用全局关键字通常会导致UnboundLocalError。在第一次使用后重新分配局部变量时,UnboundLocalError中解释了这方面的精确规则。一般来说,当寻求解释时,请将其他问题作为该问题的副本,当某人只需要知道全局关键字时,请关闭该问题。
当前回答
作为附加组件,使用一个文件来包含所有本地声明的全局变量,然后导入为:
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):
其他回答
您可能需要探索名称空间的概念。在Python中,模块是全局数据的自然位置:
每个模块都有自己的专用符号表,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,而不用担心与用户的全局变量发生意外冲突。另一方面,如果你知道你在做什么,你可以用与引用它的函数相同的符号modname.itemname来触摸模块的全局变量。
这里描述了模块中全局变量的具体用法-如何在模块之间共享全局变量?,为完整起见,内容如下:
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,模块变为可用的全局名称。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任何地方反映出来。例如:
文件:config.py
x=0#“x”配置设置的默认值
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。
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)