在類似於Matlab的Python中使用外部函數中的全局變量

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在Matlab中，我可以編寫一個程序調用保存到外部文件的子函數。在那個子函數中，我可以使用變量而不用在本地聲明它們，只要它們已經在全局之前被定義。 python中的這種行爲也可能嗎？在類似於Matlab的Python中使用外部函數中的全局變量

一個例子是一個應該繪製一些東西的子函數。目前我路過numpy的（NP）和matplotlib（PLT）作爲參數傳遞給該函數

def plot_weights(weights,session,np,plt): 
    ...

上面的例子來自tensorflow教程，所以session代表一個tensorflow會話。

是否可以這樣定義

def plot_weights(weights): 
    ...

的功能，使蟒蛇採取session，np，plt一些全局變量？

來源

2017-01-16 mcExchange

您是否在尋找類似['global']的東西（http://stackoverflow.com/questions/423379/using-global-variables-in-a-function-other-than-the-one-that-created -他們）？ – 2017-01-16 09:50:28

您正在倡導*命名空間污染*。當您嘗試通過添加更多模塊來擴展這個問題並且遇到名稱衝突（使用相同名稱的多個模塊）時，問題就出現了。您必須跟蹤每個模塊中使用的所有名稱，並且模塊作者無法更改任何內容。你必須小心，不要在你自己的代碼中使用這些名字。支持變成了一場噩夢，因爲你不知道誰改變了什麼，什麼時候改變。它也殺死小貓。 – cdarke

根據下面給出的答案，'global'並不意味着整個模塊都是全局的，所以我似乎無法真正繞過所有對象作爲函數參數。在numpy和matplotlib的情況下，我認爲我至少可以將它們導入到子函數本身中，而不是將它們作爲參數傳遞給它們？這聽起來像這個重裝模塊會很慢，但... – mcExchange

我認爲最好不要在Python中走這條路。您可以在另一個模塊中定義session（稱之爲m），然後您必須始終將其稱爲m.session，而不是from m import session。

我相信使用函數來檢索全局狀態是更好的方法，但完全避免使用全局狀態是最好的。

來源

2017-01-16 09:50:39

第一點是在Python中，「全局」名稱僅對模塊是全局名稱 - 沒有「真正的」，進程級別的全局名稱空間。所以不，你不能有一個場景，其中模塊A設置了一對全局變量，從模塊B導入一個函數，而模塊B自動地看到模塊A的全局變量（好吧......至少不是訴諸非常非常骯髒的技巧）。

第二點是它實際上是一個GoodThing（tm）。根據全球狀況，代碼太難難以理解，並很快導致相當不可預知的行爲。當這個全局狀態在與代碼相同的模塊中被定義時，這已經是真實的，並且當您根據其他模塊對模塊進行明確定義時，所有模塊都將被關閉。另外有能力「注入」函數的依賴關係不僅使得更好的可讀性和可預測性，而且使單元測試更容易。

來源

2017-01-16 09:57:05

在類似於Matlab的Python中使用外部函數中的全局變量

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