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。

全局变量很好-除了多处理

与不同平台/环境上的多处理相关的全局变量因为一边是Windows/Mac OS，另一边是Linux，这很麻烦。

我将用一个简单的例子向你展示这一点，指出我前段时间遇到的一个问题。

如果你想了解为什么Windows/MacOs和Linux上的情况不同需要知道的是，启动新进程的默认机制。。。

Windows/MacOs是“种子”Linux是“fork”

它们在内存分配和初始化方面有所不同。。。（但我不想谈这个此处）。

让我们看看这个问题/例子。。。

import multiprocessing

counter = 0

def do(task_id):
    global counter
    counter +=1
    print(f'task {task_id}: counter = {counter}')

if __name__ == '__main__':

    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    task_ids = list(range(4))
    pool.map(do, task_ids)

窗户

如果你在Windows上运行这个（我想也是在MacOS上），你会得到以下输出。。。

task 0: counter = 1
task 1: counter = 2
task 2: counter = 3
task 3: counter = 4

Linux系统

如果您在Linux上运行此程序，则会得到以下结果。

task 0: counter = 1
task 1: counter = 1
task 2: counter = 1
task 3: counter = 1

Initialized = 0  #Here This Initialized is global variable  

def Initialize():
     print("Initialized!")
     Initialized = 1  #This is local variable and assigning 1 to local variable
while Initialized == 0:  

这里我们比较全局变量Initialized为0，因此当循环条件为true时

     Initialize()

函数将被调用。循环将是无限的

#if we do Initialized=1 then loop will terminate  

else:
    print("Lets do something else now!")

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。

如果您有一个同名的局部变量，您可能需要使用globals（）函数。

globals()['your_global_var'] = 42

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