【Python】关于python里的global、__globals__、全局变量与多进程的一点理解
目录
- 1 单个模块内global
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- 1. 1 先不global的话的情况是：可读但不可写
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- 1.1.1 python语句左右读的问题（未解决）
- 1.1.2 python语句上下读的问题（未解决）
- 1.2 global之后：全局可读，局部可写
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- 1.2.1 全局可读
- 1.2.2 局部可写
- 2 多个模块内的global
- 3 `__globals__`
- 4 多进程
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- 4.1 进程间全局变量不互通的原因
- 4.2 不同进程里的a指向同一地址的原因
1 单个模块内global
总结： global a表示a为本py模块内均可读、局部（仅本函数内，本函数内部调用的其他函数不包括在内）可写。（这里读与写是个人理解的方式，并不代表python的真正机制，只是好记）
1. 1 先不global的话的情况是：可读但不可写
# foo.py
# 代码1
a = 3
def f():
b = a + 1
print(b)
if __name__ == '__main__':
f()
结果是4，表明可以读到a
# foo.py
# 代码2
a = 3
def f():
a = a + 1
print(b)
if __name__ == '__main__':
f()
结果报错，这里就表示不可写。但是仍有个问题：
1.1.1 python语句左右读的问题（未解决）
# foo.py
# 代码3
import dis
a = 3
def f():
b = a + 1
print(a)
if __name__ == '__main__':
print(dis.dis(f))
dis函数式可以看到cpu的运行过程，结果是：
8 0 LOAD_GLOBAL 0 (a)
2 LOAD_CONST 1 (1)
4 BINARY_ADD
6 STORE_FAST 0 (b)
9 8 LOAD_GLOBAL 1 (print)
10 LOAD_GLOBAL 0 (a)
12 CALL_FUNCTION 1
14 POP_TOP
16 LOAD_CONST 0 (None)
18 RETURN_VALUE
None
这里直接看每一行表示运行的步骤，首先导入的是全局变量a。可以看出这里把a看成的是全局变量，是可以读到的。接下来看一下a = a + 1会怎么样：
# foo.py
# 代码4
import dis
a = 3
def f():
a = a + 1
print(a)
if __name__ == '__main__':
print(dis.dis(f))
8 0 LOAD_FAST 0 (a)
2 LOAD_CONST 1 (1)
4 BINARY_ADD
6 STORE_FAST 0 (a)
9 8 LOAD_GLOBAL 0 (print)
10 LOAD_FAST 0 (a)
12 CALL_FUNCTION 1
14 POP_TOP
16 LOAD_CONST 0 (None)
18 RETURN_VALUE
None
这里是LOAD_FAST，表示是载入局部变量，所以没有读到，这里不太懂python为什么同样是从右往左但是会有不同的变量区域读法。这里并不是写出现问题，而是读不到了。（但是可以记为不可写，就不会出现a+=1的问题）。应该是有机制先读了左边，我猜的。还有问题：
1.1.2 python语句上下读的问题（未解决）
按说，python是一行一行运行的吧？将代码3的b = a + 1下一行添一句a = b，按说应该出错在a = b这一行：
# foo.py
# 代码5
import dis
a = 3
def f():
b = a + 1
a = b
print(a)
if __name__ == '__main__':
f()
结果：
Traceback (most recent call last):
File "/Users/tanghui/Documents/python就业班/一些草稿纸/foo.py", line 15, in <module>
f()
File "/Users/tanghui/Documents/python就业班/一些草稿纸/foo.py", line 8, in f
b = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
表示出错在b = a + 1，此时a又读不到了。如果用dis函数看一下，又发现python又开始load_fast，当然load不到啊。。不知道为啥子。
1.2 global之后：全局可读，局部可写
1.2.1 全局可读
表明你在函数f中改了之后，函数g中可以读到这个修改（外部也可以，全局都可以读）：
# foo.py
# 代码6
a = 3
def f():
global a
a += 1
print(a) # 4
def g():
print(a) # 4
if __name__ == '__main__':
f()
g()
1.2.2 局部可写
如果先将a在全局定义好，然后在函数内部global它：
# foo.py
# 代码7
a = 3 # 外部定义
def f():
global a
a += 1
print(a) # 4
if __name__ == '__main__':
f()
这下可以修改了，但是别的函数内还是不能修改：
# foo.py
# 代码8
a = 3 # 外部定义
def f():
global a
a += 1
print(a) # 4
def g():
a += 1 # 报错 UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
print(a)
if __name__ == '__main__':
f()
g()
如果在f内调用g来修改，也还是不行：
# foo.py
# 代码8
a = 3 # 外部定义
def f():
global a
g()
def g():
a += 1 # 还是报错 UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
print(a)
if __name__ == '__main__':
f()
所以这里的局部可改是仅本函数内，本函数内部调用的其他函数仍不可改。
2 多个模块内的global
得到的结果是 3
接下来把左边程序的a = 3 拿走，运行
结果是报错：a未定义。
所以我们能看到两个模块的global是不互通的，读的层面就不互通，也不会这个模块找不到就到别的模块找，更别说写。所以我说’全局可读‘的’全局‘表自个儿的模块内可读。
可以通过内置函数__globals__来看一下这个为什么不互通
3 __globals__
这个函数看到全局（本模块）可读的量！不一定可写，可写是要看区域的。
# foo.py
# 代码9
a = 3
def f():
global a
a += 1
if __name__ == '__main__':
# f() # 没运行
print(f.__globals__.keys())
print(f.__globals__['a'])
输出结果是：
dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', '__file__', '__cached__', 'dis', 'a', 'f'])
3
输出结果里有a，因为f()没运行，所以看到的是外部的a = 3
# foo.py
# 代码10
a = 3
def f():
global a
a += 1
if __name__ == '__main__':
f()
print(f.__globals__.keys())
print(f.__globals__['a'])
输出结果是：
dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', '__file__', '__cached__', 'dis', 'a', 'f'])
4
输出的结果有a，是运行了f函数之后，a是4了。至于这个为什么是f.__globals__这个无所谓，如果还有个g函数，写g.__globals__得到的结果是一样的，因为打印的都是全局可读的量。
两个模块里的global的（读写）不通的，可以用查看两个模块的__globals__（这个函数的结果只表示可读的量）来看：
输出的结果表明f只能打印f里的__globals__的a，而右边函数也有自己的__globals__的a，他俩是不互通的。所以也能解释2里面的问题。
4 多进程
其实这一连串的问题的开始就是我看了好几家的视频教学，这里有个问题感觉没有解释清楚，就是多进程下不可变变量的id没有变的问题。这里两个问题，一，进程间为啥全局变量不互通；二，既然不互通为啥指向同一个内存。
问题的一个描述：
4.1 进程间全局变量不互通的原因
多进程，会多一份资源，并且不互通，这里我老想不通为啥会这样，其实现在我知道了就和上面的两个模块的情况一样！两边拿的__globals__是不同的。所以互不影响，你改了我看不到我改了你看不到。所以多进程就相当于多模块，本来一个py一个模块，现在开了多进程表示多个模块在一个py里，运行py，进程管理器会看到两个.py。所以这里表面的纠结解开了。
4.2 不同进程里的a指向同一地址的原因
一个测试：
没动之前指向同一个id，是因为python对-5~256内的int数据以及所有str数据，都泡在一个池子里，都会指向同一个
In [1]: a = 4
In [2]: b = 4
In [3]: id(a)
Out[3]: 4389426416
In [4]: id(4)
Out[4]: 4389426416
In [5]: a = "asdfghjklzxcvbnm"
In [6]: b = "asdfghjklzxcvbnm"
In [7]: id(a)
Out[7]: 4427009360
In [8]: id(b)
Out[8]: 4427009360
这和那个global是两码事，别放一起想就好了，这是数据的存储机制，节约内存的，与使用上无关。
over