如何在 Python 中管理全局变量

Question

我正在从事一个数据科学项目，该项目具有大量数据预处理和神经网络实现，并将图形生成为png文件。项目由近30 +个python脚本组成。 我有一组通用值，我需要全局使用，几乎每个脚本。

因此，我创建了一个config.yaml文件来存储值，并util.py文件来读取yaml文件并将值分配为全局变量。

配置的一部分.yaml

config:
input_src: "./input_data"
data_output: "./final_output"
tempory_src: "./tmp_files"
neural_network_model_version: "NeuralNet_v1907"
all_store_output: "/all_store"
single_store_output: "/individual"

util.py

with open('config.yaml',encoding="utf-8_sig") as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
global input_src
global output_src
global model_version
global all_store_output
global single_store_output
global temp_src
config=data["config"]
input_src=config["input_src"]
output_src=config["data_output"]
model_version = config["neural_network_model_version"]
all_store_output= config["all_store_output"]
single_store_output= config["single_store_output"]

当我导入 util 文件时，它具有所有全局变量。

我知道有很多全局变量不是一个好的做法。我需要知道什么是管理这种情况的最合适和推荐的方法。

Answer 1

最简单的方法可能是将所有设置放入一个字典或数据类中。

另一种选择是使用函数加载设置，然后缓存结果：

from functools import lru_cache
import yaml

@lru_cache()
def load_config(config_path='config.yaml'):
with open(config_path, encoding="utf-8_sig") as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
# TODO: validate values and calculate related values
print('Config loaded.')  # Just to show that it only loads once.
return data['config']
def foo():
config = load_config()
print(config['input_src'])
def bar():
config = load_config()
print(config['data_output'])
def main():
foo()
bar()
main()

如果您不喜欢深入研究该字典以获取所有设置，则可以将所有设置放入类的属性中，或者编写更多函数以从主设置字典中获取每个设置。