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!")

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):

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

实际上，您并没有将全局变量存储在本地变量中，只是创建了对原始全局引用引用的同一对象的本地引用。请记住，Python中的几乎所有内容都是引用对象的名称，在通常的操作中不会复制任何内容。

如果您不必显式指定标识符何时引用预定义的全局变量，那么您可能必须显式指定何时标识符是新的局部变量（例如，使用JavaScript中的“var”命令）。由于在任何严肃和非平凡的系统中，局部变量比全局变量更常见，因此Python的系统在大多数情况下更有意义。

你可能有一种语言试图猜测，如果存在的话使用一个全局变量，如果不存在的话创建一个局部变量。然而，这很容易出错。例如，导入另一个模块可能会无意中引入一个同名的全局变量，从而改变程序的行为。

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

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]