导入模块时全局变量作用域问题：跨文件无法访问全局df变量

为什么拆分文件后无法访问全局变量？ #

Python里的「全局变量」本质是模块级别的命名空间变量，并非真正跨模块的全局。你在file1的globalDf函数里用global df声明的，是file1这个模块自身的全局变量，和file2的命名空间完全独立。

当你在file2里调用globalDf(arr)时，函数确实给file1模块里的df完成了赋值，但file2自己的命名空间里根本不存在df这个变量，直接print(df)自然会触发NameError。而同一文件时，函数和print共享同一个模块的命名空间，所以能正常访问。

跨文件访问的可行方案 #

方案1：直接引用模块的变量 #

既然df属于file1的模块变量，就在file2里明确从file1调用它：

file1（保持不变）

import pandas as pd

def globalDf(msg):
    global df
    df = pd.DataFrame(msg, columns=['val1', 'val2'])

修改后的file2

import file1  # 导入整个模块

arr = [[100, 400]]
file1.globalDf(arr)
print(file1.df)  # 访问模块内的df变量

也可以用from ... import的方式，注意要在调用函数后重新导入更新后的变量：

from file1 import globalDf

arr = [[100, 400]]
globalDf(arr)
from file1 import df  # 重新导入已更新的df
print(df)

方案2：让函数返回变量（推荐） #

依赖全局变量是不规范的写法，更清晰的方式是让函数直接返回创建好的DataFrame，由调用方自行管理变量：

修改后的file1

import pandas as pd

def createDf(msg):
    return pd.DataFrame(msg, columns=['val1', 'val2'])

修改后的file2

from file1 import createDf

arr = [[100, 400]]
df = createDf(arr)
print(df)

方案3：用共享模块存储全局变量 #

如果确实需要多个模块共享一个可变变量，可以把它放在单独的模块里，所有需要访问的地方都导入这个模块的变量：

创建shared.py

df = None  # 初始化共享变量

修改后的file1

import pandas as pd
import shared

def globalDf(msg):
    shared.df = pd.DataFrame(msg, columns=['val1', 'val2'])

修改后的file2

import shared
from file1 import globalDf

arr = [[100, 400]]
globalDf(arr)
print(shared.df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soma Juice