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。

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]

您需要在每个要使用的函数中引用全局变量。

如下：

var = "test"

def printGlobalText():
    global var #wWe are telling to explicitly use the global version
    var = "global from printGlobalText fun."
    print "var from printGlobalText: " + var

def printLocalText():
    #We are NOT telling to explicitly use the global version, so we are creating a local variable
    var = "local version from printLocalText fun"
    print "var from printLocalText: " + var

printGlobalText()
printLocalText()
"""
Output Result:
var from printGlobalText: global from printGlobalText fun.
var from printLocalText: local version from printLocalText
[Finished in 0.1s]
"""

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。

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']

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):