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

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）。

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。

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!")

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

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