python中的global关键字-创新互联
摘要
global 标志实际上是为了提示 python 解释器，表明被其修饰的变量是全局变量。这样解释器就可以从当前空间 (current scope) 中读写相应变量了。
Python 的全局变量是模块 (module) 级别的
每个 python 函数拥有对应的 __globals__ 字典，该字典与函数所属模块的 __dict__ 字典完全相同。函数的全局变量也会从这个字典中获取
注：上面三句话的意思就是，python 解释器发现函数中的某个变量被 global 关键字修饰，就去函数的 __globals__ 字典变量中寻找(因为 python 中函数也是一等对象);同时，一个模块中每个函数的 __globals__ 字典变量都是模块 __dict__ 字典变量的引用，二者值完全相同。
避免全局变量将使得程序更容易被调试，同时也能提升程序的可读性
使用到的全局变量只是作为引用，不在函数中修改它的值的话，不需要加global关键字. 使用到的全局变量，需要在函数中修改的话，就涉及到歧义问题. 因此在函数中修改全局变量的话需要加global关键字
动机
我最近遇到了一个关于 python 全局变量的问题，如下面这个简单例子里展示(当然实际代码要比这个复杂的多，这里只是一个抽象出来当例子)。例子中 foo.py 定义了函数 f，而函数 f 调用了全局变量 a：
# foo.py
def f():
print(a)
def main():
global a
a = 5
f()
if __name__ == '__main__':
main()
运行上面这个文件将如预料中的输出5。在另一个文件 bar.py 中我们引入上面的 f，代码如下
# bar.py
from foo import f
def main():
f()
main()
运行 bar.py 将报 NameError 错误。这是因为 a 被定义在 foo.py 的 main 函数中，而当导入 f 函数时， foo.py 的 main 函数并未被运行，所以 a 也没哟被定义。
Traceback (most recent call last):
File "bar.py", line 10, in
main()
File "bar.py", line 7, in main
f()
File "foo.py", line 5, in f
print(a)
NameError: global name 'a' is not defined
定义全局变量 a
为了修复上面当问题第一反应是在 bar.py 中定义全局变量 a，这样 f 就可以找到变量 a 了，如下面的代码：
# bar.py
from foo import f
def main():
global a
a = 4
f()
main()
然而依旧会报错，黑人问号脸???
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/example/bar.py", line 13, in
main()
File "/tmp/example/bar.py", line 9, in main
f()
File "/tmp/example/foo.py", line 5, in f
print(a)
NameError: global name 'a' is not defined
函数的 __globals__ 属性与 python 的 global 语句
python 的 global 语句的作用只是提示 python 解释器，被 global 修饰的变量是一个全局变量，利用上面例子里函数 f 的反编译代码可以清除的看到这一点：
import dis
from foo import f
dis.dis(f)
5 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_GLOBAL 1 (a)
4 CALL_FUNCTION 1
6 POP_TOP
8 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
从上面可以看出变量 a 被认为是全局变量。Python 中的每一个函数都拥有一个 __globals__ 字典变量，该变量实际是函数所属模块的 __dict__ 变量的引用。所以在 bar.py 中我们想在 bar.main 函数中将全局变量 a 赋值为4，实际改变的是 bar.py 的 __dict__ 字典变量 (注：而不是定义 f 的 foo.py 的 __dict__ 字典变量)
# bar.py
def main():
global a
a = 4
print(main.__globals__.keys())
print(main.__globals__['a'])
dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', '__file__', '__cached__', 'foo', 'f', 'dis', 'main', 'a'])
4
上面的代码输出了 main.__globals__ (即 bar.__dict__ ) 中全局变量 a 的值是4，然而这个值对函数 f 来说确是不可见的，因为 f.__globals__ 实际等于 foo.__dict__ (简单而言就是命名空间不同)
from foo import f
print(f.__globals__)
假设我们在 foo.py 所有函数的外部预先定义了全局变量 a ，那么在将函数 f 导入时，a 会随着 f.__globals__ 一同被导入。但这时被导入的 f.__globals__["a"] ( 即 foo.__dict__["a"] ) 和 bar.main 中赋值的 bar.main.__globals__["a"] ( 即 bar.__dict__["a"] ) 仍然不是同一个变量，即赋值无法改变函数 f 的输出，如下面的例子所示。
# foo.py无锡妇科检查医院 http://www.87554006.com/
a = 3
def f():
print(a)
def main():
global a
a = 5
f()
if __name__ == '__main__':
main()
# bar.py
from foo import f
def main():
global a
a = 4
f()
main()
运行 bar.py 输出3，而不是 4。
修改函数全局变量的值：更新 globals
就上述例子而言，如果我们想在 bar.py 中改变函数 f 的输出，则需要直接更新其 __globals__ 变量的值。
# bar.py
from foo import f
def main():
f.__globals__['a'] = 4
f()
main()
模块的 dict 变量和猴子布丁 (monkey-patching)
如上所述，函数的 __globals__ 变量实际是其所属模块 __dict__ 变量的引用。所以为了达到上面修改全局变量的目的，也可以直接更新 foo.__dict__ 。修改模块 foo 的属性 (attribute) 值即可直接更新 foo.__dict__ 。
# bar.py
import foo
from foo import f
def main():
foo.a = 4
f()
如果你曾经使用过运行中给代码打补丁的库，一般就是这么实现的。直接修改被打补丁的模块的 __dict__ 中特定的对象或函数。、
输入使得函数变得更加容易测试
上面的例子中的函数 f 如果接受输入变量的话，而不是使用全局变量，代码将更容易被测试。同时可读性也更好，出了问题也更容易 debug。
# foo.py
def f(a):
print(a)
def main():
a = 5
f(a)
if __name__ == '__main__':
main()
# bar.py
from foo import f
def main():
a = 3
f(a)
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