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]

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）。

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

如果要访问全局变量，只需在函数中添加全局关键字前任：global_var=“是”

def someFunc():
   global global_var;
   print(nam_of_var)