如果存储运算形成的“中间量”

断断续续接触 python 其实有一年了，没拿它干过重活儿，还是非常新手的状态。但是进来有个问题让我思考更多：
楼主本身背景经济学，我们经常用的软件包括 R，Stata 这种。笔者更熟练用 Stata

现在在用 python 做点题目，问题描述如下：
好比说我有两个 python 文件 A 和 B，由于两个功能的完全不同，而且为了以后逻辑清楚，特意分成了两个文件写

A 执行之后经过复杂的运算会产生一个列表 m， 我的 B 文件就从 m 开始继续加工 m

这样一来，我只需要运行 B 就行了，想知道如何让 A 中运算产生的 m 在运行 B 的时候自动就当做已知的（当前那环境中就有的）

就好像 A 和 B 连起来一起执行一样？

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我遇到这个问题，就在想我貌似之前很少碰到这个问题，于是回想了下这种情景用 Stata 是如何处理的。
是这样的：
一般 A 文件先参与运算，算完之后打开 B 文件，只要 B 文件开头不写清空当前内容，那么 A 得到的结果自然在内存中，接着用就是了。
又或者：
A 文件先参与运算，算完了之后把整个结果（通常是数据集，类似于 python 中的 dataframe ）保存成 Stata 的 dta 文件就行，运行 B 的时候，开头调入整个 dta 文件，就 OK 了。

这个问题麻烦在于，我 A 生成的是一个列表，如果我选择 with open.... write 一个文本文件当然可以，然后再从 B 中写一个 with open 读出来用一个列表接收，当然可以，但总觉得“不是那个味道”。

所以感觉 python 这种没有一个变量框全局地储存变量还是与数据软件挺大的不同呢，但今晚遇到问题了，才更有理解一些。

但我觉得，应该是更大的问题是我不太懂 python 的所谓“模块”的概念，既然一切 py 文件皆是模块，我是否可以在 B 中引入 A 中的结果呢，我知道可以引入 A 中的函数等，但是通过 A 运算得到的 m 有没有好的办法呢？

（我的 A 文件就类似于一个面向过程的流水账，一步步计算出结果的这种）
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话比较啰嗦，谢谢大家了