如何将可变变量存入字典并通过类似方式调用对应变量

你代码里的data_i不会被自动解析为对应编号的data_1/data_2变量，Python默认不会把拼接生成的字符串识别为变量名，有两种可落地的实现方式：

• 临时兼容方案：读取作用域变量字典（不推荐长期使用）
  Python内置的globals()（全局环境）和locals()（当前函数/代码块局部环境）会返回存储当前所有变量的字典，你可以直接用拼接好的变量名当key取值，修改后的代码如下：

  N = 10
  d = {}
  # 注意你的变量是从data_1开始编号的，range默认从0起始，这里要调整范围
  for i in range(1, N+1):
      d[f'data_{i}'] = globals()[f'data_{i}']
  

  风险提示：这种写法可读性极差，后续维护时很难追踪变量的调用逻辑，还容易因为作用域混淆取到错误的值，只适合临时跑一次性脚本用。

• 最优实践：从定义阶段就用字典存储
  最稳妥的方式是根本不要定义data_1/data_2这类带编号的零散变量，读取fits数据的时候直接写入字典，完全不需要做动态变量名解析，从根源上避免问题：

  N = 10
  d = {}
  for i in range(1, N+1):
      # 对应替换成你fits.getdata的实际参数即可，如果文件路径按编号规则命名也可以直接拼接路径
      d[f'data_{i}'] = fits.getdata(...)
  

  后续要调用对应数据，直接用d['data_5']就能拿到对应编号的数据集，逻辑清晰也不会出现变量解析错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeicot Delgado