您的意思是使用以下方法：

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

两者的输出相同。

实际上，您并没有将全局变量存储在本地变量中，只是创建了对原始全局引用引用的同一对象的本地引用。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何时标识符是新的局部变量（例如，使用JavaScript中的“var”命令）。由于在任何严肃和非平凡的系统中，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。

你可能有一种语言试图猜测，如果存在的话使用一个全局变量，如果不存在的话创建一个局部变量。然而，这很容易出错。例如，导入另一个模块可能会无意中引入一个同名的全局变量，从而改变程序的行为。

对于并行执行，如果您不了解正在发生的情况，全局变量可能会导致意外的结果。下面是在多处理中使用全局变量的示例。我们可以清楚地看到，每个过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]

您的意思是使用以下方法：

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

两者的输出相同。

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（正如这里有人错误地宣称的那样）-如果表达式中引用的名称无法在定义该函数的函数的局部作用域中找到，则会在全局变量中查找该名称。

但是，如果您分配给函数中未声明为全局的新变量，则它将隐式声明为局部变量，并且它可能会覆盖同名的任何现有全局变量。

此外，全局变量是有用的，与一些OOP狂热者的说法相反——特别是对于较小的脚本，OOP是过度的。

引用要显示更改的类命名空间。

在本例中，runner使用文件config中的max。我希望我的测试在跑步者使用时更改max的值。

main/config.py

max = 15000

主/运行程序.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()