从共享全局变量的另一个python文件运行推荐序列的最佳方法是什么？

Question

上下文：我正在尝试将代码从Matlab迁移到python。 在matlab中，如果您将两个文件放在同一文件夹下，则只需键入文件名即可运行其他脚本中的推荐行或功能。 即在file1.m中，如果我键入file2.m，它将自动运行file2.m中的所有代码行，并且在同一工作空间中共享全局变量。

我试图在python中做类似的事情。 但是，即使在线阅读了这些帖子，我仍然有些困惑。

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因此，我有以下选择，每个选项似乎都有其独特的优势，但是这些帖子之间没有进行清晰的比较。

import 
os.system
os.popen()
subprocess.Popen()
subprocess.call()
execfile

或简单地

exec(open(dir+'\\a.py').read())
print(x) #outputs 1

我需要它工作的方式是让let file2.py在file1.py中使用相同的变量，并且file2.py生成的变量可以由file1.py自由读取，就像在一个文件中运行一系列推荐命令一样，或在Matlab的同一工作区中运行它。

有人提到execfile无法传递参数？？？ 因此最好的方法是使用os.system，其他一些人也提到子过程比os.system更好，但是我不确定使用子过程是否会不同地影响变量的使用？ 也有人使用subprocess.Propen（），有人使用subprocess.call（）。 但是我的样子，exec（open（dir +'\\ a.py'）。read（））似乎是我正在考虑的最接近的方法。

我应该使用哪一个，为什么会更好？

您能否在基本情况下制作“目录”或表格，我应该使用哪种类型的情况？

Answer 1

Python的方式是将file2.m放入模块中 ，然后将其导入到file1中。 因此，file2中的所有功能都在file1中可用。 如果file2.m包含直接执行的代码（而不是仅提供某些函数），则该代码也应被制成一个函数。

不要坚持使用Matlab的全局变量ansatz。 这在Python中是非常糟糕的形式。 习惯了Python方式后，您会发现它笨拙且不合适。

将来自file2.m的代码放入一个函数中确实有一个很好的副作用：它迫使您考虑该函数的合适名称 。 使用参数而不是全局变量将使数据依赖关系显式而不是隐式，并且正如Python的Zen所说，显式比隐式更好。

Answer 2

from file2 import *

将使file2中的所有定义在当前文件的名称空间中可用。

每个人都说不要这样做是有充分理由的。 但这可能是您所要解决的最简单，最Python化的解决方案。

正确的方法是认真考虑当前代码需要了解的关于file2 ，并仅使这些内容可用于导入。 一种常见的封装技术是定义一个类，然后仅导入该类。

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)

如您所见-纯属虚构！ -例如，很多功能可以间接地作为对象属性和方法公开。 理想情况下，根本不应该有任何全局变量-也许是类属性或单个对象实例列表将成为媒介，但是如果没有有关代码的任何详细信息，就不可能提出任何具体的建议。