在我的python包中，我有一個(gè)entry_point run.py文件，它將種子（例如42）和cuda設(shè)備（例如“cuda：0”）作為命令行參數(shù)。由于這兩個(gè)變量在整個(gè)包的不同位置使用，因此我不想將它們作為參數(shù)在函數(shù)之間傳遞。因此，我做了以下事情：utils.py:import randomimport numpy as npimport torchdef set_device(device: str): global _DEVICE _DEVICE = torch.device(device)def get_device() -> torch.device: return _DEVICEdef set_seed_number(seed: int): global _SEED _SEED = seeddef set_seeds(): torch.manual_seed(_SEED) random.seed(_SEED) np.random.seed(_SEED)然后在 run.py 中，我通過調(diào)用設(shè)置這些變量一次：from package.utils import set_device, set_seed_number...set_device(device)set_seed_number(seed=seed)現(xiàn)在我可以從包中的任何位置導(dǎo)入和調(diào)用get_device()andset_seeds方法，并且不必將這些變量作為參數(shù)傳遞。到目前為止，這種方法工作得很好，但是在閱讀了強(qiáng)烈建議不要在 python 中使用全局變量之后，我想知道是否有一種更 Pythonic 的方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)？我已經(jīng)考慮過有一個(gè)專用的 Singleton 類，它會(huì)動(dòng)態(tài)地實(shí)例化這些常量，但我不確定它是否以及如何工作，以及它是否會(huì)被認(rèn)為更“Pythonic”。已經(jīng)感謝您的回答，也許您可以向我指出一些似乎適用于這種情況的模式。我只能猜測我不是第一個(gè)嘗試實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)的人。
1 回答
侃侃無極
TA貢獻(xiàn)2051條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
global老實(shí)說，如果謹(jǐn)慎使用并且只有在有充分理由時(shí)才使用它，我看不出有什么問題。（我認(rèn)為強(qiáng)烈反對global是因?yàn)樗?jīng)常被濫用。）
但是對于您建議的自定義類，不需要實(shí)例化它——您只需設(shè)置類變量即可。
main.py
import settings
settings.set_foo(3)
print(settings.Settings.foo)
settings.py
class Settings:
pass
def set_foo(x):
Settings.foo = x
原則上，這與將數(shù)據(jù)項(xiàng)放入其他可變集合（例如字典）中，然后將它們設(shè)置在定義它的模塊（或?qū)胨牧硪粋€(gè)模塊）的函數(shù)中沒有什么不同。
main.py
import settings
settings.set_foo(3)
print(settings.settings['foo'])
settings.py
settings = {}
def set_foo(x):
settings['foo'] = x
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