Локальні та глобальні змінні в Python: для чого вони потрібні
Локальні та глобальні змінні в Python потрібні для керування доступністю та областю видимості даних у програмі. Однак є випадки, коли варто відмовитись від використання таких змінних — краще застосувати альтернативні рішення. Давайте сьогодні розглянемо переваги та недоліки локальних і глобальних змінних, а також як з ними працювати.
Виходячи з назви, локальні змінні — це ті змінні, які оголошені та доступні всередині функції або блоку коду. Поза цією функцією вони недоступні.
Створити локальну змінну можна під час виклику функції. Її видалення відбувається після завершення цієї функції.
Перевага локальних функцій в тому, що вони полегшують управління пам’яттю. Адже змінні автоматично видаляються, коли функція завершує свою роботу. В результаті знижується ймовірність випадкової зміни даних, оскільки доступ до змінної обмежений певною областю.
Глобальні змінні — це змінні, які оголошені за межами всіх функцій, зазвичай це відбувається у верхній частині модуля. Глобальні змінні доступні для всіх функцій та блоків коду у програмі.
Ви можете змінювати глобальні змінні всередині функції, але для цього потрібно явно вказати, що змінна є глобальною. Це робиться за допомогою ключового слова global.
До переваг глобальних змінних слід віднести те, що вони зручні для зберігання даних, які мають бути доступні у всій програмі (наприклад, налаштування або конфігурації). Також вони дозволяють обмінюватись даними між різними функціями.
Приклад використання:
x = 10 # глобальна змінна def my_function(): global x # вказуємо, що будемо використовувати глобальну змінну y = 5 # локальна змінна x += y # змінюємо значення глобальної змінної print("x:", x) # доступна print("y:", y) # доступна my_function() # print(y) викликає помилку, оскільки змінна y локальна і поза функцією не існує
Як бачите, використання глобальних і локальних змінних дозволяє зробити код більш читабельним та керованим. Разом з тим застосування в коді Python глобальних і локальних змінних має певні недоліки. Існує кілька альтернативних методів, які можуть бути більш відповідними у деяких ситуаціях.
Як альтернативу глобальним і локальним змінним можна спробувати функції з аргументами і значеннями, що повертаються. Наприклад, замість зміни глобальних змінних, функція може приймати параметри та повертати результат. Це зробить функцію більш прогнозованою та спростить тестування.
def increment(value): return value + 1 x = 10 x = increment(x)
Також ви можете використовувати в якості альтернативи класи та об’єкти. Об’єктно-орієнтоване програмування допускає інкапсулювання даних та методів, які їх змінюють, всередині класів. Це покращує структуру коду.
class Counter: def __init__(self): self.value = 0 def increment(self): self.value += 1 counter = Counter() counter.increment() print(counter.value)
Третій варіант передбачає використання модулів. Вони дозволяють керувати областю видимості змінних, щоб уникнути забруднення глобального простору імен. Змінні оголошуються всередині модуля та стають доступними лише через імпорт цього модуля.
І, нарешті, четвертий варіант полягає у використанні стандартних бібліотек (наприклад, functools.partial або dataclasses).
Всі ці підходи допоможуть вам створити більш гнучкий та структурований код, уникнути застосування глобальних та надмірної кількості локальних змінних. Вибір того чи іншого підходу залежить від конкретного завдання, розміру та структури коду, а також вимог до читання та підтримуваності.
Резиденти Дія.City сплатили до бюджету понад 8 млрд грн податків в І кварталі 2025 року.…
У Китаї закликають офісних працівників не працювати надто багато — держава сподівається, що вільний час…
Експерти звертають увагу на тривожну тенденцію: люди все частіше використовують ChatGPT, щоб визначити місцезнаходження, зображене…
Компанія JetBrains випустила нову версію мультимовного середовища розробки IntelliJ IDEA 2025.1. Оновлена IDE отримала численні…
Платформа обміну миттєвими повідомленнями Discord впроваджує функцію перевірки віку за допомогою сканування обличчя. Зараз вона…
Wikipedia намагається захистити себе від тисяч різноманітних ботів-скрейперів, які сканують дані цієї платформи для навчання…