Python函数内使用外部全局变量为何未抛异常且可正常运行？

DevOps 小满

2026-10-5

问题原因解答

你对Python作用域的判断有误，Python的变量查找遵循LEGB规则，优先级从高到低依次是：

L（Local，局部作用域）：函数内部定义的变量、入参
E（Enclosing，闭包外层作用域）：嵌套函数的外层函数作用域
G（Global，全局作用域）：当前Python文件顶层定义的变量
B（Built-in，内置作用域）：Python内置的变量/函数，比如int、sum等

你在函数内部使用y_model和y_test时，首先会在局部作用域查找，没找到就会自动向上查找全局作用域的变量，这两个值刚好是你在当前文件顶层定义的全局变量，所以可以正常读取，不会抛出异常。

注意：你当前的写法存在明显的逻辑bug：函数入参明明定义了y_predict和y_actual，但内部完全没有使用，而是硬编码读取全局的y_model和y_test，后续如果调用函数时传入其他参数，函数运行时依然会用全局的两个值，完全不会响应入参的变化。

另外你原有代码还有一个隐藏错误：直接对两个Python列表做==比较，返回的是单个布尔值（判断两个列表是否完全相等），而不是你预期的逐元素比较的布尔数组，最终输出的TP只能是0或者1，不符合计算召回率、精确率的逻辑。修正后的正确写法参考：

import numpy as np

y_model=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0
,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1
,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1
,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1]
y_test=[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0
,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1
,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1
,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1]

def return_recall_and_precision(y_predict,y_actual):
    # 转成numpy数组后才支持逐元素比较，返回布尔数组
    y_predict_np = np.array(y_predict)
    y_actual_np = np.array(y_actual)
    # 用传入的参数而非全局变量，保证函数通用性
    TP = (y_predict_np == y_actual_np) 
    print("tp is", TP)
    TP = np.sum(TP)
    return TP

TP = return_recall_and_precision(y_model, y_test)
print(TP)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者onion117