python: 多模块(.py)中全局变量的导入

本文主要是介绍python: 多模块(.py)中全局变量的导入，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- global关键字
- 可变类型和不可变类型数据的内存地址
- 单模块(单个py文件)的全局变量
- - 示例
  - 总结
- 多模块(多个py文件)的全局变量
- - from x import x导入全局变量
  - - 示例
  - import x导入全局变量
  - - 示例
  - 总结

global关键字

global 的作用范围是模块(.py)级别：
- 当你在一个模块（文件）中使用 global 声明变量时，这个变量只在该模块的全局命名空间中存在，其他模块并不能直接访问它。
globals() 函数返回当前全局命名空间的字典(每个模块都有自己独立的全局命名空间)
- 可以通过globals()函数动态新增或者删除全局变量
```
globals().update("变量名"："变量值") # 类似于操控字典一样去新增，删减或者修改都可以
```

可变类型和不可变类型数据的内存地址

不可变类型数据(数字类型数据[整型，浮点型]，字符串，布尔值，元组，冻结集合frozenset)
- 创建一个不可变类型的对象时，Python 会为每个不同的值分配一个唯一的内存地址；(frozenset 对象例外，这是因为 Python 的 frozenset 类型不像一些其他不可变类型（如 int 或 str）那样在创建相同值的对象时进行缓存或重用。每次创建 frozenset 对象时，Python 都会分配一个新的内存地址。)
```
a = "12"
b = "12"
print(id(a), id(b))  # 2063368331504 2063368331504
print(a is b)  # True
```
- 当修改变量的指向对象时(对象内容不可修改，所以只能修改指向的对象，即重新赋值)，变量的内存地址发生改变；
```
a = "12"
b = 12
print(id(a), id(b))  # 3104829481200 3104828162640
print(a is b)  # False
```
可变类型数据(字典，列表，集合)
- 创建一个可变类型数据时，每次创建一个新的对象时，Python 会为其分配一个新的内存地址，即使这些对象的初始值相同。
- 当修改变量指向对象的内容时，内存地址不会发生改变；
```
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(id(a), id(b))  # 2089263067200 2089267730752
a.append(4)
print(id(a), id(b))  # 2089263067200 2089267730752
```

单模块(单个py文件)的全局变量

单模块意味着代码只包含一个 Python 文件。在这种情况下，全局变量定义在模块的顶层，可以在模块内的任意地方访问和修改。

示例

# global_var.py
global_variable = 10  # 定义全局变量
global_variable_list = [1, 2, 3] 
def modify_variable():global global_variable  # 声明使用全局变量global global_variable_listglobal_variable += 1global_variable_list.append(4)print(f"Modified global_variable: {global_variable}")modify_variable()  # 输出：Modified global_variable: 11
print(global_variable)  # 输出：11
print(global_variable_list)  # 输出：[1, 2, 3, 4]

总结

全局变量可以在整个模块的任何函数或方法中被访问。
使用 global 关键字声明某个变量是全局变量，以便函数内部对其进行修改。
这种情况下，不管变量的对象是属于可变还是不可变，修改以后，全局都会做出相应的修改；

多模块(多个py文件)的全局变量

from x import x导入全局变量

在多模块的场景下，可能有多个 .py 文件。这时，如果全局变量的对象类型为不可变数据类型时，最好不要使用from x import x来在其他模块中访问。 根本原因是不可变类型数据的内存地址是唯一的，如果在引用的py文件的全局作用域中对其引用的变量进行修改的话，相当于在当前模块的全局作用域中重新声明了一个拥有相同变量名，并指向新对象的变量(拥有新的内存地址) ，原本模块里面的值是不会受到影响的；甚至如果是在当前模块的函数里面直接修改的话，python解释器会直接错；

示例

假设有三个模块 module1.py 和 module2.py，module_main.py，其中 module1.py 中定义了全局变量。

module1.py

# module1.py
global_variable = 20  # 定义全局变量
global_variable_list = [1, 2, 3]

module2.py

# module2.py
from module1 import global_variable ,global_variable_list # 导入 module1 模块global_variable += 1 # 这其实相当于在当前全局变量作用域重新声明了一个新的变量；def modify_variable():# global_variable += 1 直接在函数内部修改其他模块的全局变量，代码会直接报错global_variable_list.append(4)

module_main.py

# module_main.py
from module1 import global_variable ,global_variable_list # 导入 module1 模块
from module2 import modify_variableif __name__ == '__main__':modify_variable()print(global_variable)  # 输出：20print(global_variable_list)  # 输出：[1, 2, 3, 4]

import x导入全局变量

示例

假设有三个模块 module1.py 和 module2.py，module_main.py，其中 module1.py 中定义了全局变量。

module1.py

# module1.py
global_variable = 20  # 定义全局变量
global_variable_list = [1, 2, 3]

module2.py

# module2.py
import module1def modify_variable():module1.global_variable += 1 module1.global_variable_list.append(4)

module_main.py

# module_main.py
from module1 import global_variable ,global_variable_list # 导入 module1 模块
from module2 import modify_variableif __name__ == '__main__':modify_variable()print(global_variable)  # 输出：21print(global_variable_list)  # 输出：[1, 2, 3, 4]