如果我正确理解了您的情况，那么您看到的是Python如何处理本地（函数）和全局（模块）命名空间的结果。

假设你有这样一个模块：

# sample.py
_my_global = 5

def func1():
    _my_global = 42

def func2():
    print _my_global

func1()
func2()

您可能希望它打印42，但实际上它打印5。如上所述，如果向func1（）添加一个“全局”声明，那么func2（）将打印42。

def func1():
    global _my_global 
    _my_global = 42

这里发生的情况是，Python假设在函数中的任何地方，任何分配给的名称都是该函数的本地名称，除非另有明确说明。如果它只是从一个名称中读取，并且该名称在本地不存在，那么它将尝试在任何包含范围（例如模块的全局范围）中查找该名称。

因此，当将42指定给名称_my_global时，Python将创建一个局部变量，该变量将覆盖同名的全局变量。当func1（）返回时，该local超出范围并被垃圾收集；同时，func2（）只能看到（未修改的）全局名称。请注意，这个命名空间决定发生在编译时，而不是在运行时——如果在赋值之前读取func1（）内部的_my_global值，则会得到UnboundLocalError，因为Python已经决定它必须是一个本地变量，但它还没有与之关联的任何值。但通过使用“global”语句，您告诉Python应该在其他地方查找名称，而不是在本地分配。

（我认为，这种行为主要源于对本地名称空间的优化——如果没有这种行为，Python的VM每次在函数内部分配新名称时都需要执行至少三次名称查找（以确保该名称在模块/内置级别上不存在），这将大大降低非常常见的操作速度。）

我补充了这一点，因为我在其他任何答案中都没有看到它，它可能对正在与类似问题作斗争的人有用。globals（）函数返回一个可变的全局符号字典，您可以在其中“神奇地”使数据可用于代码的其余部分。例如：

from pickle import load
def loaditem(name):
    with open(r"C:\pickle\file\location"+"\{}.dat".format(name), "rb") as openfile:
        globals()[name] = load(openfile)
    return True

and

from pickle import dump
def dumpfile(name):
    with open(name+".dat", "wb") as outfile:
        dump(globals()[name], outfile)
    return True

将只允许您将变量转储/加载到全局命名空间中。超级方便，没有麻烦，没有麻烦。很确定它只是Python 3。

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

如果我正确理解了您的情况，那么您看到的是Python如何处理本地（函数）和全局（模块）命名空间的结果。

假设你有这样一个模块：

# sample.py
_my_global = 5

def func1():
    _my_global = 42

def func2():
    print _my_global

func1()
func2()

您可能希望它打印42，但实际上它打印5。如上所述，如果向func1（）添加一个“全局”声明，那么func2（）将打印42。

def func1():
    global _my_global 
    _my_global = 42

这里发生的情况是，Python假设在函数中的任何地方，任何分配给的名称都是该函数的本地名称，除非另有明确说明。如果它只是从一个名称中读取，并且该名称在本地不存在，那么它将尝试在任何包含范围（例如模块的全局范围）中查找该名称。

因此，当将42指定给名称_my_global时，Python将创建一个局部变量，该变量将覆盖同名的全局变量。当func1（）返回时，该local超出范围并被垃圾收集；同时，func2（）只能看到（未修改的）全局名称。请注意，这个命名空间决定发生在编译时，而不是在运行时——如果在赋值之前读取func1（）内部的_my_global值，则会得到UnboundLocalError，因为Python已经决定它必须是一个本地变量，但它还没有与之关联的任何值。但通过使用“global”语句，您告诉Python应该在其他地方查找名称，而不是在本地分配。

（我认为，这种行为主要源于对本地名称空间的优化——如果没有这种行为，Python的VM每次在函数内部分配新名称时都需要执行至少三次名称查找（以确保该名称在模块/内置级别上不存在），这将大大降低非常常见的操作速度。）

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']

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