从另一个共享全局变量的python文件运行一系列推荐的最佳方法是什么？

Question

上下文：我正在尝试将代码从 Matlab 迁移到 python。在 matlab 中，如果将两个文件放在同一个文件夹下，从其他脚本运行推荐行或函数唯一需要做的就是输入文件名。即在 file1.m 中，如果我输入 file2.m，它将自动运行 file2.m 中的所有代码行，并在同一工作空间中共享全局变量。我尝试在 python 中做类似的事情。然而，即使在阅读了网上的帖子后，我仍然有点困惑。所以我有以下选项，每个选项似乎都有其独特的优势，但帖子并没有对所有选项进行明确比较。import os.systemos.popen()subprocess.Popen()subprocess.call()execfile或者干脆exec(open(dir+'\\a.py').read())print(x) #outputs 1我需要它工作的方式是使用 let file2.py 我们在 file1.py 中相同的变量，并且 file2.py 生成的变量可以被 file1.py 自由读取，就像在一个文件中运行一系列命令一样，或者在 Matlab 的同一工作区中运行它。有人提到execfile不能传参？？？因此最好的方法是使用 os.system，其他一些人也提到 subprocess 比 os.system 更好，但我不确定使用 subprocess 是否会不同地影响变量的使用？还有一些人使用 subprocess.Propen() 和一些人使用 subprocess.call()。但在我看来， exec(open(dir+'\a.py').read()) 似乎是我为这个过程考虑的最接近的方式。我应该使用哪一种，为什么它更好？您能否制作一个“目录”或表格，从根本上明确我应该在什么类型的情况下使用哪个？

Answer 1

from file2 import *

将使file2当前文件的命名空间中的所有定义可用。

每个人都说不要那样做是有充分理由的；但这可能是您当前问题的最简单和最pythonic的解决方案。

在适当的做的方法是认真思考你目前的代码需要了解file2并提供进口只有那些东西。一种常见的封装技术是定义一个类，并且只导入该类。

from file2 import FileTwoClass

instance = FileTwoClass()

instance.frobnicate(parameterfile='./params')

for goose in instance.geese(color='green'):

    flaps = instance.flaps(goose)

    instance.hovercraft().eject(goose, flaps+1)

正如你所看到的 - 纯属虚构！- 例如，相当多的功能可以作为对象属性和方法间接公开。理想情况下，根本不应该有全局变量——也许一个类属性或单个对象实例列表将成为载体，但是如果没有关于您的代码的任何详细信息，就不可能提出任何具体的建议。

Answer 2

Pythonic 的方法是将 file2.m 变成一个module，然后将其导入到 file1 中。因此，file2 中的所有函数都可以在file1 中使用。如果 file2.m 包含直接执行的代码（而不是仅仅提供一些函数），那么这段代码也应该被做成一个函数。

不要坚持使用 Matlab 的全局变量 ansatz。在 Python 中这是非常糟糕的形式。一旦你习惯了 Python 方式，你会发现它笨拙和不合适。

将 file2.m 中的代码放入函数有一个非常好的副作用：它迫使您为函数想一个合适的名称。使用参数代替全局变量将使数据依赖显式而不是隐式，正如Python之禅所说，显式优于隐式。