最近在看一段代碼時，發(fā)現(xiàn)作者使用globals()來應(yīng)對無法確定變量名的情況，故此對該函數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的了解。

一、基本情況

globals() 是Python的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)置函數(shù)，用于返回當(dāng)前模塊中定義的全局變量的字典（包含所有的全局變量、函數(shù)、類、導(dǎo)入的模塊），其中鍵是變量名，值是變量的值。字典可進(jìn)行修改，修改后會隨之反映到全局變量上。對于函數(shù)內(nèi)的代碼，返回的為在定義函數(shù)時確定的該字典，無論在哪里調(diào)用都保持不變。
globals是特殊場景的解決方案，如動態(tài)批量處理全局變量/函數(shù)（eg：配置加載）、調(diào)試時快速排查全局狀態(tài)問題、框架/庫的底層實(shí)現(xiàn)，且有完善的封裝和文檔。
缺點(diǎn)：可讀性差，命名沖突、作用域誤區(qū)、線程不安全、性能損耗、破壞封裝
重點(diǎn)：非必要不使用，優(yōu)先使用字典/類進(jìn)行替代，使用時做好校驗(yàn)、鎖和注釋。

二、常用場景實(shí)例

核心價值是動態(tài)操作全局命名空間，由于操作的是全局狀態(tài)，使用時需要謹(jǐn)慎。
1、批量處理配置變量、根據(jù)配置變量名讀取對應(yīng)的值

config0= 10
config1 = 30
config2 = "INFO"
# 變量名來自外部（如配置文件、用戶輸入）
config_keys = ["config0", "config1", "config2"]
# 動態(tài)讀取所有配置
for key in config_keys:
    if key in globals():
        print(f"{key}: {globals()[key]}")

運(yùn)行結(jié)果：

2、批量初始化
編碼前，無法預(yù)知所有的變量名或需要生成大量相似的變量名，需要通過代碼邏輯批量生成全局變量

3、函數(shù)內(nèi)部修改全局變量
編碼需要時，則需要使用，此處不進(jìn)行舉例說明了。

三、使用注意事項(xiàng)

globals()直接操作全局命名空間，濫用會導(dǎo)致代碼可讀性、可維護(hù)性大幅下降，甚至引發(fā)隱藏bug
1、嚴(yán)重降低代碼可讀性與可維護(hù)性
動態(tài)操作的變量/函數(shù)名是字符串，IDE無法自動補(bǔ)全、跳轉(zhuǎn)，代碼審查時難以追蹤變量的定義/修改位置，后期維護(hù)成本高,如下圖所示：

上方globals()里面變量/函數(shù)內(nèi)容很多，某個變量隨時可能被其他方法更改，當(dāng)出現(xiàn)問題時，排查很困難。下方單獨(dú)使用var_dict很清晰能知道變量是在哪里來的，在哪里修改的。
2、易引發(fā)命名沖突與意外覆蓋
全局命名空間包含模塊頂層定義的變量、函數(shù)、類等，globals()動態(tài)創(chuàng)建/修改變量，若名稱與已有重復(fù)，則會靜默覆蓋原有對象。
在程序中，如不小心覆蓋內(nèi)置函數(shù)，在訪問中可能會遇到報(bào)錯，如下所示

在程序中，如多處動態(tài)給某個變量賦值，則會造成功能錯誤

如上所示，本身天津和重慶都有叫張三的，結(jié)果由于程序后面進(jìn)行了覆蓋，只保留了最后的值。這種在程序中也不存在語法錯誤，在排查bug時會比較麻煩
建議：動態(tài)命名時加前綴，避免與內(nèi)置名、已有變量重名
操作賦值前，先校驗(yàn)是否為已有變量
3、globals()作用區(qū)域理解存在誤區(qū)
python中的幾種作用域可詳見：http://m.fzitv.net/python/344628qyu.htm
很多人會誤以為globals()可以獲取到外層函數(shù)作用域，實(shí)際是未搞清楚外層函數(shù)的變量的作用域?yàn)榍短鬃饔糜?，不會影響全局變量。嵌套函?shù)想訪問外層函數(shù)變量，需要使用nonlocal或local(),而非globals（）

4、多線程時，存在線程安全問題
多線程同時通過globals()讀寫全局變量時，同時修改一個變量，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。

count = 0
def increment():
    for _ in range(100000):
        globals()["count"] += 1
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(count)

運(yùn)行結(jié)果是200000，但是實(shí)際結(jié)果是隨機(jī)，如下

可以通過加鎖的形式，訪問全局變量從而保證結(jié)果的正確性。

def increment():
    for _ in range(100000):
        while threading.Lock():
            globals()["count"] += 1

5、性能損耗：尤其頻繁操作
globals返回的字典，字典的鍵查找/賦值比直接訪問變量要慢，尤其在頻繁操作時會累積性能損耗。
建議循環(huán)中需要頻繁操作局部變量時，先將賦值給局部變量，操作完成后再賦值給全局變量

到此這篇關(guān)于python中的內(nèi)置globals()詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python內(nèi)置globals()內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論