关于这个主题的个人观点是,在函数逻辑中使用全局变量意味着其他一些代码可以改变该函数的逻辑和预期输出,这将使调试变得非常困难(特别是在大型项目中),并使测试更加困难。
此外,如果您考虑其他人阅读您的代码(开源社区、同事等),他们将很难尝试了解全局变量设置在何处,在何处发生了更改,以及该全局变量与一个独立函数不同,它的功能可以通过读取函数定义本身来确定。
我相信一个干净且(几乎)没有bug的代码应该具有尽可能纯净的函数(参见纯净函数)。纯函数是具有以下条件的函数:
拥有全局变量至少违反了上述两项中的一项,如果不是两项都违反的话,因为外部代码可能会导致意外的结果。
纯函数的另一个明确定义:“纯函数是一个函数,它将所有输入作为显式参数,并将所有输出作为显式结果。”[1]. 拥有全局变量违反了纯函数的概念,因为没有显式地给出或返回输入,也可能是其中一个输出(全局变量)。
此外,如果您考虑单元测试和F.I.R.S.T原理(快速测试、独立测试、可重复、自我验证和及时)可能违反独立测试原则(即测试不依赖于彼此)。
拥有一个全局变量(不总是),但在大多数情况下(至少是我到目前为止看到的),是准备并将结果传递给其他函数。这也违反了这一原则。如果全局变量以这种方式使用(即函数X中使用的全局变量必须先在函数Y中设置),这意味着要对函数X进行单元测试,必须先运行测试/运行函数Y。
另一方面,正如其他人已经提到的,如果全局变量被用作“常量”变量,会稍微好一点,因为语言不支持常量。然而,我总是喜欢使用类,并将“常量”作为类成员,而根本不使用全局变量。如果您有一个代码,两个不同的类需要共享一个全局变量,那么您可能需要重构您的解决方案并使您的类独立。
我不认为不应该使用全局。但是如果它们被使用,作者应该考虑一些原则(也许上面提到的原则和其他软件工程原则和良好实践)来获得更干净和几乎没有错误的代码。
是的,从理论上讲,全球性(以及“国家”的普遍性)是邪恶的。实际上,如果您查看python的packages目录,您会发现那里的大多数模块都是从一堆全局声明开始的。显然,人们对他们没有问题。
特别是对于python,globals的可见性仅限于一个模块,因此不存在影响整个程序的“真正的”globals——这使它们的危害性更小。另一点:没有常量,所以当你需要一个常量时,你必须使用一个全局变量。
在我的实践中,如果我碰巧在函数中修改了一个全局变量,我总是用global
声明它,即使技术上不需要这样做,如:
cache = {}
def foo(args):
global cache
cache[args] = ...
这使得globals的操纵更容易被追踪。
这与Python无关;全局变量在任何编程语言中都是不好的。
然而,全局常量在概念上与全局变量不同;全局常量完全无害。在Python中,两者之间的区别纯粹是通过约定:CONSTANTS_ARE_CAPITALIZED
和globals_are_not
。
全局变量不好的原因是它们使函数具有隐藏的(不明显的、令人惊讶的、难以检测的、难以诊断的)副作用,从而导致复杂性增加,可能导致意大利面代码。
然而,即使在函数式编程中,全局状态的合理使用也是可以接受的(局部状态和可变性也是如此),无论是为了算法优化、降低复杂性、缓存和内存化,还是为了移植源于主要命令式代码库的结构的实用性。
总而言之,你的问题可以用很多方法来回答,所以你最好的选择就是谷歌“为什么全球变量不好”。一些例子:
如果您想更深入地了解副作用的原因,以及许多其他启发性的事情,您应该学习函数式编程:
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