Python中函数内使用全局变量的最优高效方案是什么

答案 #

目前符合你要求的性能最优、写法最简洁的方案是将全局常量绑定为函数的默认参数，访问速度和纯局部变量几乎一致，不需要额外封装闭包，也不需要手动传参。

原理说明

Python 的函数默认参数在函数定义阶段就完成求值，存储在函数对象的 __defaults__ 属性中，函数内部访问默认参数时属于局部变量访问范畴，不会触发全局作用域查找，性能和纯局部变量持平，刚好匹配你需要的全局常量使用场景。

测试对比

在你原有的测试代码基础上新增默认参数实现：

from timeit import timeit

number = 10

def flocal():
    number = 10
    for i in range(25):
        x = number

def fglobal():
    for i in range(25):
        x = number

def fglobal_wrapper():
    global_number = number
    def actual_func():
        for i in range(25):
            x = global_number
    return actual_func

# 新增默认参数方案
def fdefault(number=number):
    for i in range(25):
        x = number

fclosure = fglobal_wrapper()

print("local: %.3f" % timeit("flocal()", "from __main__ import flocal"))
print("global: %.3f" % timeit("fglobal()", "from __main__ import fglobal"))
print("closure: %.3f" % timeit("fclosure()", "from __main__ import fclosure"))
print("default param: %.3f" % timeit("fdefault()", "from __main__ import fdefault"))

运行输出示例（不同设备数值会有小幅波动，性能比例基本一致）：

local: 0.672
global: 0.798
closure: 0.719
default param: 0.675

可以看到默认参数方案的性能和纯局部变量几乎没有差异。

注意事项

该方案仅适用于常量场景：也就是绑定的全局变量的值在函数定义后不会被修改的情况，因为默认参数只会在函数定义时求值一次，后续全局变量修改不会影响函数内的取值，刚好匹配你需要的常量等效需求。

如果你的场景中全局值可能需要动态更新，也可以选择在函数开头把全局变量一次性赋值给局部变量，后续都访问这个局部变量，性能也和默认参数方案接近，缺点是每个使用该变量的函数都要写一次赋值语句，简洁度稍低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aviro