Рубріки: Основи

Локальні та глобальні змінні в Python: для чого вони потрібні

Дмитро Сімагін

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.

Локальні змінні

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

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.

Недоліки глобальних змінних

  • Складність відстеження змін: Глобальні змінні допускають зміну в будь-якому місці програми, що ускладнює відстеження змін їхніх значень.
  • Проблеми з багатопоточністю: Використання глобальних змінних у багатопоточних додатках може стати причиною неузгодженості даних, оскільки кілька потоків можуть одночасно змінювати ту саму змінну.
  • Ускладнення глобального простору імен: За наявності кількох глобальних змінних можуть виникнути конфлікти імен, що ускладнює розуміння програми.
  • Проблеми в тестуванні: Тестування функцій, які залежать від глобальних змінних, ускладниться, оскільки доведеться врахувати поточний стан глобальних даних, а не лише вступні параметри та вихідні значення функції.
  • Порушення принципів інкапсуляції: Глобальні змінні суперечать концепції інкапсуляції в об’єктно-орієнтованому програмуванні, тому що дані стають доступними скрізь.

Недоліки локальних змінних

  • Обмежена доступність: Локальні змінні доступні лише всередині функції. Це може вимагати передачі їх як аргументів, якщо дані треба використовувати в іншій функції.
  • Надмірність передачі параметрів: Якщо вам потрібно передати багато змінних в іншу функцію, це може зробити код менш читабельним і ускладнить його підтримку.
  • Складності з модифікацією зовнішніх даних: Для зміни значення зовнішньої змінної доведеться використовувати спеціальні способи, такі як передача за посиланням або використання глобальних змінних.

Що можна використовувати замість глобальних та локальних змінних

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.

Останні статті

Новою СЕО Sigma Software стане Катерина Тулузова

Sigma Software, що є підрозділом Sigma Software Group, заявила про зміну генерального директора. Компанію очолить…

06.06.2025

У Windows 11 з’явиться новий текстовий редактор Edit, легший за Блокнот. Він працюватиме з командного рядка

Microsoft готує додати у Windows 11 новий «легкий» текстовий редактор Edit. Він важить всього 230…

06.06.2025

OpenAI готує до релізу модель o3-pro. Вона найпотужніша для кодування, але коштує $200

Компанія OpenAI у найближчі тижні планує випустити оновлення для тарифного плану ChatGPT Pro, доступ до…

06.06.2025

СЕО знають, що через штучний інтелект будуть звільнення, але всім брешуть — софтверні інвестори

Керівники компаній часто вводять в оману, розповідаючи, що штучний інтелект лише підвищить продуктивність і не…

06.06.2025

США оголосили нагороду в $10 млн за інформацію про українського хакера, який втік у Росію

Уряд США пропонує до $10 мільйонів за інформацію про місцезнаходження розробника шкідливого програмного забезпечення RedLine…

06.06.2025

Google запевняє, що оновлена модель Gemini Pro 2.5 стала краще працювати з кодом

Google оголосила про оновлення своєї LLM-моделі Gemini 2.5 Pro, яка, за твердженням компанії, стала краще…

06.06.2025