有两种方法可以将变量声明为全局变量：

1.在函数内部分配变量并使用全局线

def declare_a_global_variable():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 1

# Note to use the function to global variables
declare_a_global_variable() 

2.分配变量外部函数：

global_variable_2 = 2

现在我们可以在其他函数中使用这些声明的全局变量：

def declare_a_global_variable():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 1

# Note to use the function to global variables
declare_a_global_variable() 
global_variable_2 = 2

def print_variables():
    print(global_variable_1)
    print(global_variable_2)
print_variables() # prints 1 & 2

注1：

如果要更改另一个函数（如update_variables（））中的全局变量，则应在分配变量之前在该函数中使用全局行：

global_variable_1 = 1
global_variable_2 = 2

def update_variables():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 11
    global_variable_2 = 12 # will update just locally for this function

update_variables()
print(global_variable_1) # prints 11
print(global_variable_2) # prints 2

注2：

在函数内部不使用全局行时，列表和字典变量的注释1有一个例外：

# declaring some global variables
variable = 'peter'
list_variable_1 = ['a','b']
list_variable_2 = ['c','d']

def update_global_variables():
    """without using global line"""
    variable = 'PETER' # won't update in global scope
    list_variable_1 = ['A','B'] # won't update in global scope
    list_variable_2[0] = 'C' # updated in global scope surprisingly this way
    list_variable_2[1] = 'D' # updated in global scope surprisingly this way

update_global_variables()

print('variable is: %s'%variable) # prints peter
print('list_variable_1 is: %s'%list_variable_1) # prints ['a', 'b']
print('list_variable_2 is: %s'%list_variable_2) # prints ['C', 'D']

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

有两种方法可以将变量声明为全局变量：

1.在函数内部分配变量并使用全局线

def declare_a_global_variable():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 1

# Note to use the function to global variables
declare_a_global_variable() 

2.分配变量外部函数：

global_variable_2 = 2

现在我们可以在其他函数中使用这些声明的全局变量：

def declare_a_global_variable():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 1

# Note to use the function to global variables
declare_a_global_variable() 
global_variable_2 = 2

def print_variables():
    print(global_variable_1)
    print(global_variable_2)
print_variables() # prints 1 & 2

注1：

如果要更改另一个函数（如update_variables（））中的全局变量，则应在分配变量之前在该函数中使用全局行：

global_variable_1 = 1
global_variable_2 = 2

def update_variables():
    global global_variable_1
    global_variable_1 = 11
    global_variable_2 = 12 # will update just locally for this function

update_variables()
print(global_variable_1) # prints 11
print(global_variable_2) # prints 2

注2：

在函数内部不使用全局行时，列表和字典变量的注释1有一个例外：

# declaring some global variables
variable = 'peter'
list_variable_1 = ['a','b']
list_variable_2 = ['c','d']

def update_global_variables():
    """without using global line"""
    variable = 'PETER' # won't update in global scope
    list_variable_1 = ['A','B'] # won't update in global scope
    list_variable_2[0] = 'C' # updated in global scope surprisingly this way
    list_variable_2[1] = 'D' # updated in global scope surprisingly this way

update_global_variables()

print('variable is: %s'%variable) # prints peter
print('list_variable_1 is: %s'%list_variable_1) # prints ['a', 'b']
print('list_variable_2 is: %s'%list_variable_2) # prints ['C', 'D']

类似此代码：

myVar = 12

def myFunc():
  myVar += 12

Key:

如果在字符串外部声明变量，它将变为全局变量。

如果在字符串中声明变量，它将变为本地变量。

如果要在字符串中声明全局变量，请在要声明的变量之前使用关键字global：

myVar = 124
def myFunc():
  global myVar2
  myVar2 = 100
myFunc()
print(myVar2)

然后文档中有100个。

如果我在一个函数中创建一个全局变量，我如何在另一个函数上使用该变量？

我们可以使用以下函数创建全局：

def create_global_variable():
    global global_variable # must declare it to be a global first
    # modifications are thus reflected on the module's global scope
    global_variable = 'Foo' 

编写函数实际上不会运行其代码。因此我们调用create_global_variable函数：

>>> create_global_variable()

使用全局变量而不进行修改

只要您不希望更改它指向的对象，就可以使用它：

例如

def use_global_variable():
    return global_variable + '!!!'

现在我们可以使用全局变量：

>>> use_global_variable()
'Foo!!!'

从函数内部修改全局变量

要将全局变量指向其他对象，需要再次使用全局关键字：

def change_global_variable():
    global global_variable
    global_variable = 'Bar'

请注意，在编写此函数后，实际更改它的代码仍然没有运行：

>>> use_global_variable()
'Foo!!!'

因此，调用函数后：

>>> change_global_variable()

我们可以看到全局变量已经改变。global_variable名称现在指向“Bar”：

>>> use_global_variable()
'Bar!!!'

请注意，Python中的“全局”并不是真正的全局-它只是模块级的全局。因此，它只适用于在全局模块中编写的函数。函数会记住编写它们的模块，因此当它们导出到其他模块中时，它们仍然会查找创建它们的模块以查找全局变量。

同名的局部变量

如果创建同名的局部变量，它将覆盖全局变量：

def use_local_with_same_name_as_global():
    # bad name for a local variable, though.
    global_variable = 'Baz' 
    return global_variable + '!!!'

>>> use_local_with_same_name_as_global()
'Baz!!!'

但使用该错误命名的局部变量不会更改全局变量：

>>> use_global_variable()
'Bar!!!'

请注意，您应该避免使用与全局变量同名的局部变量，除非您确切地知道自己在做什么，并且有充分的理由这样做。我还没有遇到这样的原因。

我们在课堂上也有同样的行为

后续评论问道：

如果我想在类内的函数内创建一个全局变量，并想在另一个类内的另一个函数内使用该变量，该怎么办？

在这里，我演示了我们在方法中得到的行为与在正则函数中得到的相同：

class Foo:
    def foo(self):
        global global_variable
        global_variable = 'Foo'

class Bar:
    def bar(self):
        return global_variable + '!!!'

Foo().foo()

现在：

>>> Bar().bar()
'Foo!!!'

但我建议不要使用全局变量，而是使用类属性，以避免混淆模块名称空间。还要注意，我们这里不使用self参数-这些可以是类方法（如果从通常的cls参数中更改class属性，则很方便）或静态方法（没有self或cls）。

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]