使用导入函数迭代全局变量？

Question

我想做的事情：

我有一个函数，我想迭代值a，b，c，d和z。

def func1(x, y):
    if x > z:
        return 0
    if (x + y) > 0:
        return func2(x, y, a, c)
    return func2(x, y, b, d)

但是，为了找到哪个值会产生最好的pass_rate，我需要调用一个函数 - 让它调用它func3 - 在另一个.py中调用func1 1}}并为pass_rate的特定实例提供func1。现在我尝试使用全局变量来迭代a，b，c，d和z;致电func3，取决于func1;并将pass_rate与之前的past_rate进行比较。

有更好的方法吗？

我目前的尝试是：

from another import pass_rate()
def find_rate():
    best_rate, best_a, best_b, best_c, best_d, best_z = 0, 0, 0, 0, 0
    global a, b, c, d, z
    while a < 100:
        ...
           if pass_rate() > best_rate:
               best_rate = pass_rate()

过去，我一直在改变a，b，c，d和z的值;保存文件;在我的终端中，打开另一个.py并运行func3以查看pass_rate。但我有1200000种可能性进行比较。