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
尽管这已经得到了回答,但我还是再次给出了解决方案,因为我更喜欢单线这是如果您希望在函数中创建全局变量
def someFunc():
x=20
globals()['y']=50
someFunc() # invoking function so that variable Y is created globally
print(y) # output 50
print(x) #NameError: name 'x' is not defined as x was defined locally within function
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。
事实证明,答案总是很简单。
下面是一个小示例模块,它以一种简单的方式在主定义中显示:
def five(enterAnumber,sumation):
global helper
helper = enterAnumber + sumation
def isTheNumber():
return helper
以下是如何在主要定义中显示它:
import TestPy
def main():
atest = TestPy
atest.five(5,8)
print(atest.isTheNumber())
if __name__ == '__main__':
main()
这个简单的代码就是这样工作的,它会执行。我希望这有帮助。
除了已经存在的答案之外,为了使这一问题更加令人困惑:
在Python中,仅在函数内部引用的变量是隐式全局。如果在任何地方为变量分配了新值在函数体中,假设它是局部的。如果变量如果在函数中分配了一个新值,则变量为隐式本地,您需要将其显式声明为“全局”。虽然一开始有点令人惊讶,但片刻的思考解释了这一方面,要求全局分配变量提供了防止意外的副作用。另一方面,如果全球对于所有全局引用都是必需的时间您必须将对内置函数或导入模块的组件。这种混乱会破坏全球宣言对识别副作用。
来源:Python中局部和全局变量的规则是什么?。
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