如何在函数中创建或使用全局变量?
如何在其他函数中使用一个函数中定义的全局变量?
未能在适当的地方使用全局关键字通常会导致UnboundLocalError。在第一次使用后重新分配局部变量时,UnboundLocalError中解释了这方面的精确规则。一般来说,当寻求解释时,请将其他问题作为该问题的副本,当某人只需要知道全局关键字时,请关闭该问题。
如何在函数中创建或使用全局变量?
如何在其他函数中使用一个函数中定义的全局变量?
未能在适当的地方使用全局关键字通常会导致UnboundLocalError。在第一次使用后重新分配局部变量时,UnboundLocalError中解释了这方面的精确规则。一般来说,当寻求解释时,请将其他问题作为该问题的副本,当某人只需要知道全局关键字时,请关闭该问题。
当前回答
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
其他回答
除了已经存在的答案之外,为了使这一问题更加令人困惑:
在Python中,仅在函数内部引用的变量是隐式全局。如果在任何地方为变量分配了新值在函数体中,假设它是局部的。如果变量如果在函数中分配了一个新值,则变量为隐式本地,您需要将其显式声明为“全局”。虽然一开始有点令人惊讶,但片刻的思考解释了这一方面,要求全局分配变量提供了防止意外的副作用。另一方面,如果全球对于所有全局引用都是必需的时间您必须将对内置函数或导入模块的组件。这种混乱会破坏全球宣言对识别副作用。
来源:Python中局部和全局变量的规则是什么?。
尽管这已经得到了回答,但我还是再次给出了解决方案,因为我更喜欢单线这是如果您希望在函数中创建全局变量
def someFunc():
x=20
globals()['y']=50
someFunc() # invoking function so that variable Y is created globally
print(y) # output 50
print(x) #NameError: name 'x' is not defined as x was defined locally within function
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
如果要在函数中引用全局变量,可以使用global关键字声明哪些变量是全局变量。您不必在所有情况下都使用它(正如这里有人错误地宣称的那样)-如果表达式中引用的名称无法在定义该函数的函数的局部作用域中找到,则会在全局变量中查找该名称。
但是,如果您分配给函数中未声明为全局的新变量,则它将隐式声明为局部变量,并且它可能会覆盖同名的任何现有全局变量。
此外,全局变量是有用的,与一些OOP狂热者的说法相反——特别是对于较小的脚本,OOP是过度的。
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]