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

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

试试看：

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

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):

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。

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()