Python的Global全局关键词的详细用法

最新推荐文章于 2025-09-25 16:04:22 发布
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博客主要介绍了Python中Global全局关键词的详细用法，聚焦于信息技术领域中Python语言的相关知识。
Python 关键字global全局变量详解
weixin_44353800的博客
03-16 3143
字符串、数字类型是不能被在局部被修改的，除非使用global关键字，但是 列表，字典是可修改，但不能重新赋值，如果需要重新赋值，需要在函数内部使用global定义全局变量。全局变量所有作用域都可用，局部变量只能在本函数可用，变量的使用顺序是，局部变量 > 全局变量, 也就是说：优先使用局部变量。为了解决函数内使用全局变量的问题，python增加了global关键字， 利用它的特性， 可以指定变量的作用域。那么问题来了， 如果想在函数内使用全局变量，或改变全局变量的值， 应该怎么做呢？函数优先使用局部变量。
【Python】全局变量的生命周期？详细解释
wq6qeg88的博客
12-17 836
全局变量的生命周期从它的。
python定义关键字_Python中“全局”关键字的使用
weixin_39722563的博客
11-23 122
这是访问名称和绑定在一个范围内。如果您只是查找一个变量来读取它的值，那么您可以访问全局范围和本地范围。但是，如果将名称不位于本地作用域中的变量赋值给变量，则绑定该名称进入该范围(如果该名称也作为全局名称存在，则将其隐藏)。如果希望能够为全局名称分配，则需要告诉解析器使用全局名称，而不是绑定新的本地名称-这就是“全局”关键字的作用。块中任何位置的绑定都会导致该块中任何位置的名称受到绑定，这可能会导致...
python 全局_全局关键字，带Python示例
cumtb2002的博客
06-21 443
python 全局 Python全局关键字 (Python global keyword) global is a keyword (case-sensitive) in python, it is used to declare a global variable inside a function (from a non-global scope). global是python中的一个关键...
python中全局变量的关键字_Python中的全局关键字
weixin_33049919的博客
12-29 3966
python程序中的不同变量具有不同的范围。根据声明的位置，该变量在函数内部是否可以访问。有时我们需要从函数的当前作用域之外修改函数内部存在的变量。在这种情况下，我们将global关键字与变量名一起使用。以下是有关全局关键字的要点默认情况下，在函数外部声明的变量是全局变量。我们对函数内部的变量使用全局关键字，以便可以对其进行修改。如果没有global关键字，则函数内的变量默认为局部变量。没有glo...
全局变量关键字global的使用
welcome to daijiguo's blog
07-14 3411
先看一个实例： $a = 1; $b = 2; function Sum() {     global $a, $b; //在里面声明为全局变量     $b = $a + $b; } Sum(); echo $b; ?> 结果: 3 如果没有全局变量global在方法内是不能获得$a,$b值的，所以在方法里面想用外面的变量就 需要
python之global关键字
--雪飘时吻你--
06-21 1384
看如下代码，没有使用global关键字： a = 1 def globalTest(): a = 123 print(a) globalTest() print(a) 运行结果： 可以看出，在方法内部不能改变外部a的值 加上global关键字： a = 1 def globalTest(): global a a = 123 pr...
python全局变量global_Python global全局变量语句使用方法
weixin_39995943的博客
11-20 322
玩蛇网在讲到python作用域时一定要讲讲global语句的作用及在函数中的使用方法。global语句可以起到声明变量作用域，了可以理解为能修改重新定义全局变量的作用。接下玩蛇网python学习分享平台来详细的说一下global语句在函数中的使用方法。global语句的作用在编写程序的时候，如果想为一个在函数外的变量重新赋值，并且这个变量会作用于许多函数中时，就需要告诉python这个变量的作用域...
python 中global的使用
weixin_43530132的博客
09-25 447
允许函数内部修改函数外部定义的全局变量。函数内只读取全局变量 → 不用 global；函数内要修改全局变量 → 必须用 global 声明。
【Python】理解python中的全局变量与global关键字
码农努力学习
07-04 2745
在函数内部只能对全局变量进行访问，不能对全局变量进行修改，如果对与全局变量同名的变量进行修改，则认为是局部变量。
Python global全局变量函数详解
09-20
比如，当我们在函数内对一个未声明为global的全局变量进行增加操作时，解释器会告诉我们这是一个未绑定局部变量错误（UnboundLocalError），因为Python解释器认为我们试图在使用一个没有在该作用域内声明的局部变量...
python global关键字的用法详解
09-18
示例代码中的函数`out()`演示了global关键字的使用方法。在`out()`函数内部，使用了`global en`声明`en`为全局变量，然后对其赋值为1。之后，即便在`out()`函数外部调用`en`，也能够获得这个值。而如果在函数内部不...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
python中global关键词的用法
03-21
总结下来，回答的结构应该是先解释global的作用，然后通过正反例子说明使用方法，接着讨论常见注意事项和最佳实践，最后总结要点。这样用户能一步步理解，避免常见错误。</think>Python中的`global`关键字用于在函数...
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