在Python中，globals()函数是返回当前的全局变量的一个字典。
一、global是什么牌子手表
不要误会，这里的global指的是Python语言中的全局变量。全局变量是定义在函数外，模块内部的变量。它们可以被程序中任何函数调用和修改，具有全局作用域。
下面是一个简单的例子，利用globals()函数获取当前模块内的全局变量：
x = 10 #定义全局变量x
def print_globals():
print(globals())
print_globals() #打印当前模块的所有全局变量
运行上面的代码，你会发现控制台打印出了当前模块的所有全局变量：
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':
, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':
, 'x': 10, 'print_globals':
}
二、global是什么材料
在Python中，全局变量的赋值和访问不需要任何特殊语句，只需要在函数体内部使用就可以。例如：
x = 10 #定义全局变量x
def change_x():
x = 5 #在函数内部再次定义x
print(x)
print(x) #输出全局变量x
change_x() #输出全局变量x
print(x) #输出全局变量x
上面的代码输出如下：
10
5
10
可以看到，全局变量在函数内部也可以被重新定义，但是该定义只在函数内部有效，并不影响函数外部或其他函数对该变量的访问和修改。
三、global是什么意思
在Python中，global是一个关键字，用于指定某个变量为全局变量。如果在函数内部需要修改全局变量，需要使用global关键字声明该变量为全局变量。例如：
x = 10 #定义全局变量x
def change_x():
global x
x = 5 #修改全局变量x
print(x)
print(x) #输出全局变量x
change_x() #输出修改后的全局变量x
print(x) #输出修改后的全局变量x
上面的代码输出如下：
10
5
5
可以看到，通过在函数内部使用global关键字声明全局变量x，就可以在函数内部修改全局变量x的值，并且该修改在函数外部也会生效。
四、global是什么国家
在Python中，全局变量的访问和修改在多线程、多进程等并发场景下容易出现问题，因此需要使用线程锁、进程锁等同步机制来保护全局变量。
下面是一个使用线程锁保护全局变量的例子：
import threading
x = 0 #定义全局变量x
def increment():
global x
with lock:
x += 1
threads = []
lock = threading.Lock()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=increment)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
print(x)
运行上面的代码，你会看到输出结果为10，因为每一个线程都对全局变量x进行了加一操作，但是加一操作是互斥的，因此结果正确。
五、global是什么小说
在Python中，globals()函数还可以用来动态地获取和修改全局变量
下面是一个使用globals()函数动态获取和修改全局变量的例子：
x = 10 #定义全局变量x
def get_global_variable():
return globals()['x']
def set_global_variable(value):
globals()['x'] = value
print(get_global_variable()) #输出全局变量x
set_global_variable(20) #修改全局变量x的值
print(get_global_variable()) #输出修改后的全局变量x
运行上面的代码，你会看到输出结果为10和20，说明成功获取和修改了全局变量x。
六、global什么意思
在Python中，除了全局变量外，还有许多其他作用域的变量，例如函数作用域、类作用域等。locals()函数可以动态地获取当前作用域内的所有变量。
下面是一个使用locals()函数获取函数作用域变量的例子：
def foo():
x = 10
y = 20
print(locals()) #打印当前函数作用域内的所有变量
foo()
运行上面的代码，你会看到输出结果为{'x': 10, 'y': 20}，说明成功获取了函数作用域内的所有变量。
七、global是什么品牌
Python中的global是一个非常强大和灵活的特性，可以让我们方便地访问和修改任何一个全局变量。只需要注意在并发场景下需要使用同步机制来保护全局变量。
下面是一个结合了前面所述的所有特性的例子：
import threading
x = 10 #定义全局变量x
def print_globals():
print(globals())
def change_x():
global x
x = 5 #修改全局变量x
print(x)
def increment():
global x
with lock:
x += 1
def get_global_variable():
return globals()['x']
def set_global_variable(value):
globals()['x'] = value
threads = []
lock = threading.Lock()
print_globals() #输出当前模块的所有全局变量
print(x) #输出全局变量x
change_x() #修改全局变量x
print(x) #输出修改后的全局变量x
print(get_global_variable()) #输出全局变量x
set_global_variable(20) #再次修改全局变量x的值
print(get_global_variable()) #输出修改后的全局变量x
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=increment)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
print(x)
运行上面的代码，你会看到完整的全局变量演示，包括获取当前模块内所有全局变量、修改和访问全局变量、使用线程锁保护全局变量等。该例子展示了Python中global特性的完整用法。
