global关键字用于在函数内修改全局变量，避免创建局部副本；nonlocal则用于修改嵌套函数中外层函数的变量，二者作用域不同：global指向模块级全局变量，nonlocal指向最近的非全局封闭作用域。过度使用global会降低代码可读性、引发副作用、增加耦合度，并在并发环境下导致竞态条件，应优先通过参数传递或类封装管理状态。
在Python里，
global关键字的核心作用，其实就是让我们能在函数这个局部作用域内部，去明确地告诉解释器：“嘿，我这里要操作的不是一个新创建的局部变量，而是外面那个已经存在的全局变量。” 简单来说，它赋予了函数修改全局变量的能力，而不是默认地创建一个同名的局部副本。
解决方案
我们都知道，Python有它自己的一套变量作用域规则。当你在一个函数内部给一个变量赋值时，如果这个变量之前没有在函数内部被定义过，Python默认会把它当作一个局部变量来处理。这就意味着，即使外面有一个同名的全局变量，函数内部的赋值操作也不会影响到它。
看一个例子，如果不使用
global：
global_var = 10
def modify_without_global():
global_var = 20 # 这创建了一个新的局部变量
print(f"修改前: {global_var}")
modify_without_global()
print(f"修改后 (不使用global): {global_var}") # global_var 依然是 10结果很明显，
global_var并没有被改变。这是因为在
modify_without_global函数内部，
global_var = 20语句创建了一个新的局部变量
global_var，它只存在于函数执行期间，与外面的全局变量互不相干。
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那么，
global关键字就派上用场了。当你需要在函数内部修改一个全局变量时，你需要在第一次引用这个全局变量（并且是赋值操作）之前，用
global关键字声明它。
global_var = 10
def modify_with_global():
global global_var # 明确声明我们要操作的是全局变量
global_var = 20 # 现在，这会修改外部的全局变量
print(f"修改前: {global_var}")
modify_with_global()
print(f"修改后 (使用global): {global_var}") # global_var 变成了 20这样一来，
global global_var这行代码就告诉Python解释器，在当前函数作用域内，
global_var这个名字不再是局部变量，而是指向了全局作用域中的那个
global_var。后续对
global_var的赋值操作，就会直接作用于全局变量本身。
Python中global和nonlocal关键字有什么区别？
谈到
global，很容易就会联想到
nonlocal。这两个关键字都允许我们在嵌套作用域中修改外部变量，但它们的目标作用域却截然不同，这是理解它们各自用途的关键。
global关键字，就像我们刚才看到的，它明确地指向了模块级别的全局作用域。也就是说，无论你的函数嵌套了多少层，只要你用
global声明了一个变量，你操作的就是整个文件（模块）最外层定义的那个变量。它跳过了所有中间的局部作用域，直达顶层。
nonlocal则不同，它设计出来是为了处理“非局部但非全局”的变量。想象一下一个函数内部又定义了另一个函数（即闭包）。内层函数可能需要修改外层函数（但不是全局）作用域中的变量。这时候，
nonlocal就登场了。它不会去寻找全局变量，而是向上查找最近的那个非全局的、闭包所在的外部作用域中的变量。
看个例子来区分：
global_x = 10 # 全局变量
def outer_function():
outer_x = 20 # 外层函数的局部变量 (对inner_function来说是非局部变量)
def inner_function():
# 尝试修改变量
global global_x
nonlocal outer_x
global_x = 100 # 修改全局变量
outer_x = 200 # 修改outer_function的局部变量
local_x = 300 # inner_function的局部变量
print(f" 在inner_function内部: global_x={global_x}, outer_x={outer_x}, local_x={local_x}")
print(f"在outer_function调用inner前: global_x={global_x}, outer_x={outer_x}")
inner_function()
print(f"在outer_function调用inner后: global_x={global_x}, outer_x={outer_x}")
print(f"在outer_function调用前: global_x={global_x}")
outer_function()
print(f"在outer_function调用后: global_x={global_x}")运行这段代码，你会发现：
global_x
在inner_function
中被global
声明后，修改会影响到最外层的全局global_x
。outer_x
在inner_function
中被nonlocal
声明后，修改会影响到outer_function
作用域中的outer_x
。local_x
只是inner_function
自己的局部变量。
所以，核心区别在于它们“跳”到的作用域层级：
global一步到位到全局，
nonlocal则是向上查找最近的非全局封闭作用域。
Python中过度使用global关键字会带来哪些问题？
虽然
global关键字提供了修改全局状态的便利，但在实际编程中，我个人觉得应该非常谨慎地使用它。过度依赖
global往往会引入一些难以察觉且难以维护的问题。
首先，代码的可读性和可维护性会急剧下降。当一个变量是全局的，并且可以在程序的任何地方被任何函数修改时，你很难追踪它的值在什么时候、被谁、以何种方式改变了。这就像是一个公共的留言板，每个人都能写，但出了问题，谁写了什么、为什么写，就很难查证了。这对于调试来说简直是噩梦。
其次，它会导致函数失去纯粹性，产生难以预料的副作用。一个理想的函数，它的行为应该只取决于它的输入参数，并返回一个确定的输出。如果函数内部修改了全局变量，那么它的行为就不再仅仅由输入决定，还受到了全局状态的影响。这使得函数的行为变得不确定，也更难进行单元测试。你可能需要为每个测试用例重置全局状态，这本身就是一件麻烦事。
再者，增加了模块间的耦合度。当多个模块或函数都依赖于同一个全局变量时，它们之间就产生了紧密的耦合。一个模块对全局变量的修改，可能会意外地影响到其他模块的行为。这种“隐式”的依赖关系，使得代码重构变得困难，也降低了代码的复用性。
最后，在并发编程中，全局变量更是潜在的灾难。如果多个线程同时尝试修改同一个全局变量，而没有适当的同步机制（比如锁），就可能导致竞态条件（Race Condition），数据变得不一致或产生意想不到的错误。
所以，我的建议是，除非你确实需要一个在整个程序生命周期内都保持一致、且需要被多个函数共享和修改的状态（比如某些配置信息，但即便如此，也通常有更好的管理方式，如通过类或配置文件），否则尽量避免使用
global。通常，通过函数参数传递数据，或者将相关数据封装到类（对象）中进行管理，是更健壮、更易于维护的编程实践。
