在Python中，不能将变量或值声明为常量。

为了让程序员知道变量是常量，通常用大写:

CONST_NAME = "Name"

要在常量发生变化时引发异常，请参阅Alex Martelli的《Python中的常量》。注意，这在实践中并不常用。

从Python 3.8开始，有一个类型。最后一个变量注释，它将告诉静态类型检查器(如myypy)您的变量不应该被重新分配。这是最接近于Java的final。然而，它实际上并不能阻止重新分配:

from typing import Final

a: Final[int] = 1

# Executes fine, but mypy will report an error if you run mypy on this:
a = 2

在Python中，人们使用命名约定，例如私有方法使用__method，受保护方法使用_method。

所以用同样的方式，你可以简单地将常量声明为全大写，例如:

MY_CONSTANT = "one"

如果你想让这个常量永远不变，你可以挂钩到属性访问并做一些技巧，但更简单的方法是声明一个函数:

def MY_CONSTANT():
    return "one"

唯一的问题是，在任何地方都必须执行MY_CONSTANT()，但MY_CONSTANT = "one"在Python中是正确的方式(通常)。

你也可以使用namedtuple()来创建常量:

>>> from collections import namedtuple
>>> Constants = namedtuple('Constants', ['pi', 'e'])
>>> constants = Constants(3.14, 2.718)
>>> constants.pi
3.14
>>> constants.pi = 3
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: can't set attribute

python声明“常量”的方式基本上是一个模块级别的变量:

RED = 1
GREEN = 2
BLUE = 3

然后编写类或函数。因为常量几乎都是整数，而且它们在Python中也是不可变的，所以你几乎没有机会改变它。

当然，除非显式地设置RED = 2。

在其他语言中没有const关键字，但是可以创建一个具有“getter函数”来读取数据，但没有“setter函数”来重写数据的Property。这从本质上保护标识符不被更改。

下面是一个使用class属性的替代实现:

请注意，对于想了解常量的读者来说，代码远非简单。见下面的解释。

def constant(f):
    def fset(self, value):
        raise TypeError
    def fget(self):
        return f()
    return property(fget, fset)

class _Const(object):
    @constant
    def FOO():
        return 0xBAADFACE
    @constant
    def BAR():
        return 0xDEADBEEF

CONST = _Const()

print(hex(CONST.FOO))  # -> '0xbaadfaceL'

CONST.FOO = 0
##Traceback (most recent call last):
##  File "example1.py", line 22, in <module>
##    CONST.FOO = 0
##  File "example1.py", line 5, in fset
##    raise TypeError
##TypeError

代码的解释:

定义一个接受表达式的函数常量，并使用它来构造一个“getter”——一个仅返回表达式值的函数。 setter函数引发TypeError，因此它是只读的 使用我们刚刚创建的常量函数作为装饰来快速定义只读属性。

用另一种更传统的方式:

(代码相当棘手，下面有更多解释)

class _Const(object):
    def FOO():
        def fset(self, value):
            raise TypeError
        def fget(self):
            return 0xBAADFACE
        return property(**locals())
    FOO = FOO()  # Define property.

CONST = _Const()

print(hex(CONST.FOO))  # -> '0xbaadfaceL'

CONST.FOO = 0
##Traceback (most recent call last):
##  File "example2.py", line 16, in <module>
##    CONST.FOO = 0
##  File "example2.py", line 6, in fset
##    raise TypeError
##TypeError

要定义标识符FOO，首先定义两个函数(fset, fget -名称由我选择)。 然后使用内置的属性函数构造一个可以“set”或“get”的对象。 注意属性函数的前两个参数名为fset和fget。 利用我们为自己的getter和setter选择这些名称的事实，并使用应用于该作用域的所有本地定义的**(双星号)创建一个关键字字典，将参数传递给属性函数

Python字典是可变的，所以它们似乎不是声明常量的好方法:

>>> constants = {"foo":1, "bar":2}
>>> print constants
{'foo': 1, 'bar': 2}
>>> constants["bar"] = 3
>>> print constants
{'foo': 1, 'bar': 3}

我将创建一个重写基对象类的__setattr__方法的类，并用它包装我的常量，注意我使用的是python 2.7:

class const(object):
    def __init__(self, val):
        super(const, self).__setattr__("value", val)
    def __setattr__(self, name, val):
        raise ValueError("Trying to change a constant value", self)

换行字符串:

>>> constObj = const("Try to change me")
>>> constObj.value
'Try to change me'
>>> constObj.value = "Changed"
Traceback (most recent call last):
   ...
ValueError: Trying to change a constant value
>>> constObj2 = const(" or not")
>>> mutableObj = constObj.value + constObj2.value
>>> mutableObj #just a string
'Try to change me or not'

这很简单，但如果你想像使用非常量对象一样使用常量(不使用constObj.value)，它会更密集一些。这可能会导致问题，所以最好保留.value来显示和知道您正在使用常量进行操作(尽管可能不是最“python”的方式)。

扩展Raufio的答案，添加__repr__来返回值。

class const(object):
    def __init__(self, val):
        super(const, self).__setattr__("value", val)
    def __setattr__(self, name, val):
        raise ValueError("Trying to change a constant value", self)
    def __repr__(self):
        return ('{0}'.format(self.value))

dt = const(float(0.01))
print dt

那么对象的行为就更像你所期望的那样，你可以直接访问它而不是使用"。value "

除了上面的两个答案(只使用大写的变量名，或者使用属性使值为只读)，我想提到的是，可以使用元类来实现命名常量。我在GitHub提供了一个使用元类的非常简单的解决方案，如果你想让值的类型/名称更有信息，这可能会很有帮助:

>>> from named_constants import Constants
>>> class Colors(Constants):
...     black = 0
...     red = 1
...     white = 15
...
>>> c = Colors.black
>>> c == 0
True
>>> c
Colors.black
>>> c.name()
'black'
>>> Colors(0) is c
True

这是稍微高级一些的Python，但仍然非常容易使用和方便。(该模块有更多的特性，包括常量是只读的，请参阅它的README。)

在各种存储库中也有类似的解决方案，但据我所知，它们要么缺乏我对常量所期望的基本特性之一(比如是常量，或者是任意类型)，要么添加了一些深奥的特性，使它们不那么普遍适用。但是YMMV，我很感激你的反馈。: -)

下面是一个“Constants”类的实现，它创建具有只读(常量)属性的实例。例如，可以使用Nums。PI来获得一个已初始化为3.14159的值，Nums。PI = 22引发异常。

# ---------- Constants.py ----------
class Constants(object):
    """
    Create objects with read-only (constant) attributes.
    Example:
        Nums = Constants(ONE=1, PI=3.14159, DefaultWidth=100.0)
        print 10 + Nums.PI
        print '----- Following line is deliberate ValueError -----'
        Nums.PI = 22
    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self._d = dict(*args, **kwargs)

    def __iter__(self):
        return iter(self._d)

    def __len__(self):
        return len(self._d)

    # NOTE: This is only called if self lacks the attribute.
    # So it does not interfere with get of 'self._d', etc.
    def __getattr__(self, name):
        return self._d[name]

    # ASSUMES '_..' attribute is OK to set. Need this to initialize 'self._d', etc.
    #If use as keys, they won't be constant.
    def __setattr__(self, name, value):
        if (name[0] == '_'):
            super(Constants, self).__setattr__(name, value)
        else:
            raise ValueError("setattr while locked", self)

if (__name__ == "__main__"):
    # Usage example.
    Nums = Constants(ONE=1, PI=3.14159, DefaultWidth=100.0)
    print 10 + Nums.PI
    print '----- Following line is deliberate ValueError -----'
    Nums.PI = 22

感谢@MikeGraham的FrozenDict，我将其作为一个起点。更改后，使用语法不再是Nums['ONE']，而是Nums.ONE。

感谢@Raufio的回答，对于覆盖__ setattr __的想法。

或者要了解更多功能的实现，请参阅@Hans_meine的实现 named_constants在GitHub

我最近发现了一个非常简洁的更新，它会自动引发有意义的错误消息，并阻止通过__dict__访问:

class CONST(object):
    __slots__ = ()
    FOO = 1234

CONST = CONST()

# ----------

print(CONST.FOO)    # 1234

CONST.FOO = 4321              # AttributeError: 'CONST' object attribute 'FOO' is read-only
CONST.__dict__['FOO'] = 4321  # AttributeError: 'CONST' object has no attribute '__dict__'
CONST.BAR = 5678              # AttributeError: 'CONST' object has no attribute 'BAR'

我们将自己定义为一个实例，然后使用插槽来确保不能添加其他属性。这也删除了__dict__访问路由。当然，整个对象仍然可以重新定义。

编辑-原始解决方案

我可能忽略了一个技巧，但这似乎对我有用:

class CONST(object):
    FOO = 1234

    def __setattr__(self, *_):
        pass

CONST = CONST()

#----------

print CONST.FOO    # 1234

CONST.FOO = 4321
CONST.BAR = 5678

print CONST.FOO    # Still 1234!
print CONST.BAR    # Oops AttributeError

创建实例允许神奇的__setattr__方法介入并拦截设置FOO变量的尝试。如果您愿意，可以在这里抛出异常。通过类名实例化实例可以防止直接通过类进行访问。

对于一个值来说，这非常麻烦，但是您可以将许多值附加到CONST对象上。有一个上层的类，类名似乎也有点难看，但我认为它总体上是相当简洁的。

嗯. .尽管这是过时的，让我在这里补充我的2分:-)

class ConstDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(ConstDict, self).__init__(*args, **kwargs)

    def __setitem__(self, key, value):
        if key in self:
            raise ValueError("Value %s already exists" % (key))
        super(ConstDict, self).__setitem__(key, value)

您可以防止在那里发生任何更新，而不是破坏ValueError。这样做的一个好处是，您可以在程序中动态地添加常数，但一旦设置了常数就不能更改。你也可以在设置常量之前添加任何规则(比如key必须是字符串或小写字符串或大写字符串等)

然而，我不认为在Python中设置常量有任何重要性。没有优化可以像在C中那样发生，因此它是不需要的，我猜。

在我的例子中，我需要不可变字节数组来实现包含许多文字数字的加密库，我想确保这些数字是常量。

这个答案是有效的，但是尝试重赋bytearray元素不会引发错误。

def const(func):
    '''implement const decorator'''
    def fset(self, val):
        '''attempting to set a const raises `ConstError`'''
        class ConstError(TypeError):
            '''special exception for const reassignment'''
            pass

        raise ConstError

    def fget(self):
        '''get a const'''
        return func()

    return property(fget, fset)


class Consts(object):
    '''contain all constants'''

    @const
    def C1():
        '''reassignment to C1 fails silently'''
        return bytearray.fromhex('deadbeef')

    @const
    def pi():
        '''is immutable'''
        return 3.141592653589793

常量是不可变的，但是常量bytearray赋值默默失败:

>>> c = Consts()
>>> c.pi = 6.283185307179586  # (https://en.wikipedia.org/wiki/Tau_(2%CF%80))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "consts.py", line 9, in fset
    raise ConstError
__main__.ConstError
>>> c.C1[0] = 0
>>> c.C1[0]
222
>>> c.C1
bytearray(b'\xde\xad\xbe\xef')

一种更强大、更简单，甚至可能更“python化”的方法涉及使用memoryview对象(<= python-2.6中的缓冲区对象)。

import sys

PY_VER = sys.version.split()[0].split('.')

if int(PY_VER[0]) == 2:
    if int(PY_VER[1]) < 6:
        raise NotImplementedError
    elif int(PY_VER[1]) == 6:
        memoryview = buffer

class ConstArray(object):
    '''represent a constant bytearray'''
    def __init__(self, init):
        '''
        create a hidden bytearray and expose a memoryview of that bytearray for
        read-only use
        '''
        if int(PY_VER[1]) == 6:
            self.__array = bytearray(init.decode('hex'))
        else:
            self.__array = bytearray.fromhex(init)

        self.array = memoryview(self.__array)

    def __str__(self):
        return str(self.__array)

    def __getitem__(self, *args, **kwargs):
       return self.array.__getitem__(*args, **kwargs)

ConstArray项赋值是一个TypeError:

>>> C1 = ConstArray('deadbeef')
>>> C1[0] = 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'ConstArray' object does not support item assignment
>>> C1[0]
222

编辑:添加了Python 3的示例代码

注意:另一个答案看起来提供了一个更完整的实现，类似于下面(具有更多的功能)。

首先，创建一个元类:

class MetaConst(type):
    def __getattr__(cls, key):
        return cls[key]

    def __setattr__(cls, key, value):
        raise TypeError

这可以防止静态属性被更改。然后创建另一个使用该元类的类:

class Const(object):
    __metaclass__ = MetaConst

    def __getattr__(self, name):
        return self[name]

    def __setattr__(self, name, value):
        raise TypeError

或者，如果你使用的是python3:

class Const(object, metaclass=MetaConst):
    def __getattr__(self, name):
        return self[name]

    def __setattr__(self, name, value):
        raise TypeError

这应该可以防止实例道具被更改。要使用它，继承:

class MyConst(Const):
    A = 1
    B = 2

现在，直接或通过实例访问的props应该是常量:

MyConst.A
# 1
my_const = MyConst()
my_const.A
# 1

MyConst.A = 'changed'
# TypeError
my_const.A = 'changed'
# TypeError

下面是上面的一个例子。下面是Python 3的另一个例子。

我为python const写了一个util lib: Kkconst - pypi 支持str, int, float, datetime

const字段实例将保持其基类型行为。

例如:

from __future__ import print_function
from kkconst import (
    BaseConst,
    ConstFloatField,
)

class MathConst(BaseConst):
    PI = ConstFloatField(3.1415926, verbose_name=u"Pi")
    E = ConstFloatField(2.7182818284, verbose_name=u"mathematical constant")  # Euler's number"
    GOLDEN_RATIO = ConstFloatField(0.6180339887, verbose_name=u"Golden Ratio")

magic_num = MathConst.GOLDEN_RATIO
assert isinstance(magic_num, ConstFloatField)
assert isinstance(magic_num, float)

print(magic_num)  # 0.6180339887
print(magic_num.verbose_name)  # Golden Ratio

更多详细用法，你可以阅读pypi url: Pypi或github

元组在技术上属于常量，因为如果您试图更改其中一个值，元组将引发错误。如果你想声明一个只有一个值的元组，那么在它唯一的值后面加一个逗号，就像这样:

my_tuple = (0 """Or any other value""",)

要检查这个变量的值，使用类似这样的方法:

if my_tuple[0] == 0:
    #Code goes here

如果您试图更改此值，将引发一个错误。

您可以使用namedtuple作为一种变通方法来有效地创建一个常量，其工作方式与Java中的静态final变量(Java“常量”)相同。作为一种变通方法，它是优雅的。(更优雅的方法是简单地改进Python语言——什么样的语言可以让您重新定义math.pi?——但我跑题了。)

(当我写这篇文章时，我意识到这个问题的另一个答案提到了namedtuple，但我将在这里继续，因为我将展示一种更接近于您在Java中所期望的语法，因为不需要像namedtuple那样创建命名类型。)

跟着你的例子，你会记得在Java中，我们必须在某个类中定义常量;因为你没有提到类名，我们称它为Foo。下面是Java类:

public class Foo {
  public static final String CONST_NAME = "Name";
}

这里是等效的Python。

from collections import namedtuple
Foo = namedtuple('_Foo', 'CONST_NAME')('Name')

我想在这里补充的关键点是，您不需要单独的Foo类型(“匿名命名元组”会很好，尽管这听起来有点矛盾)，所以我们将命名元组命名为_Foo，这样它就不会转义到导入模块中。

这里的第二点是，我们立即创建了nametuple的一个实例，称其为Foo;没有必要在单独的步骤中执行此操作(除非您想这样做)。现在你可以做你在Java中可以做的事情:

>>> Foo.CONST_NAME
'Name'

但你不能给它赋值:

>>> Foo.CONST_NAME = 'bar'
…
AttributeError: can't set attribute

确认:我认为我发明了命名元组方法，但后来我看到其他人给出了类似的答案(尽管不那么紧凑)。然后我还注意到Python中的“命名元组”是什么?，这就指出了sys。version_info现在是一个命名元组，所以可能Python标准库早就提出了这个想法。

注意，不幸的是(这仍然是Python)，你可以完全删除整个Foo赋值:

>>> Foo = 'bar'

(facepalm)

但至少我们阻止了福星。CONST_NAME值，这比什么都没有好。祝你好运。

不幸的是，Python还没有常数，这是耻辱。ES6已经为JavaScript添加了支持常量(https://developer.mozilla.org/en/docs/Web/JavaScript/Reference/Statements/const)，因为它在任何编程语言中都非常有用。 正如在Python社区的其他回答中所回答的那样，使用约定的用户大写变量作为常量，但它不能防止代码中的任意错误。 如果您愿意，您可能会发现一个有用的单文件解决方案 (参见文档字符串如何使用它)。

文件constants.py

import collections


__all__ = ('const', )


class Constant(object):
    """
    Implementation strict constants in Python 3.

    A constant can be set up, but can not be changed or deleted.
    Value of constant may any immutable type, as well as list or set.
    Besides if value of a constant is list or set, it will be converted in an immutable type as next:
        list -> tuple
        set -> frozenset
    Dict as value of a constant has no support.

    >>> const = Constant()
    >>> del const.temp
    Traceback (most recent call last):
    NameError: name 'temp' is not defined
    >>> const.temp = 1
    >>> const.temp = 88
    Traceback (most recent call last):
        ...
    TypeError: Constanst can not be changed
    >>> del const.temp
    Traceback (most recent call last):
        ...
    TypeError: Constanst can not be deleted
    >>> const.I = ['a', 1, 1.2]
    >>> print(const.I)
    ('a', 1, 1.2)
    >>> const.F = {1.2}
    >>> print(const.F)
    frozenset([1.2])
    >>> const.D = dict()
    Traceback (most recent call last):
        ...
    TypeError: dict can not be used as constant
    >>> del const.UNDEFINED
    Traceback (most recent call last):
        ...
    NameError: name 'UNDEFINED' is not defined
    >>> const()
    {'I': ('a', 1, 1.2), 'temp': 1, 'F': frozenset([1.2])}
    """

    def __setattr__(self, name, value):
        """Declaration a constant with value. If mutable - it will be converted to immutable, if possible.
        If the constant already exists, then made prevent againt change it."""

        if name in self.__dict__:
            raise TypeError('Constanst can not be changed')

        if not isinstance(value, collections.Hashable):
            if isinstance(value, list):
                value = tuple(value)
            elif isinstance(value, set):
                value = frozenset(value)
            elif isinstance(value, dict):
                raise TypeError('dict can not be used as constant')
            else:
                raise ValueError('Muttable or custom type is not supported')
        self.__dict__[name] = value

    def __delattr__(self, name):
        """Deny against deleting a declared constant."""

        if name in self.__dict__:
            raise TypeError('Constanst can not be deleted')
        raise NameError("name '%s' is not defined" % name)

    def __call__(self):
        """Return all constans."""

        return self.__dict__


const = Constant()


if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

如果这还不够，请参阅完整的测试用例。

import decimal
import uuid
import datetime
import unittest

from ..constants import Constant


class TestConstant(unittest.TestCase):
    """
    Test for implementation constants in the Python
    """

    def setUp(self):

        self.const = Constant()

    def tearDown(self):

        del self.const

    def test_create_constant_with_different_variants_of_name(self):

        self.const.CONSTANT = 1
        self.assertEqual(self.const.CONSTANT, 1)
        self.const.Constant = 2
        self.assertEqual(self.const.Constant, 2)
        self.const.ConStAnT = 3
        self.assertEqual(self.const.ConStAnT, 3)
        self.const.constant = 4
        self.assertEqual(self.const.constant, 4)
        self.const.co_ns_ta_nt = 5
        self.assertEqual(self.const.co_ns_ta_nt, 5)
        self.const.constant1111 = 6
        self.assertEqual(self.const.constant1111, 6)

    def test_create_and_change_integer_constant(self):

        self.const.INT = 1234
        self.assertEqual(self.const.INT, 1234)
        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.INT = .211

    def test_create_and_change_float_constant(self):

        self.const.FLOAT = .1234
        self.assertEqual(self.const.FLOAT, .1234)
        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.FLOAT = .211

    def test_create_and_change_list_constant_but_saved_as_tuple(self):

        self.const.LIST = [1, .2, None, True, datetime.date.today(), [], {}]
        self.assertEqual(self.const.LIST, (1, .2, None, True, datetime.date.today(), [], {}))

        self.assertTrue(isinstance(self.const.LIST, tuple))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.LIST = .211

    def test_create_and_change_none_constant(self):

        self.const.NONE = None
        self.assertEqual(self.const.NONE, None)
        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.NONE = .211

    def test_create_and_change_boolean_constant(self):

        self.const.BOOLEAN = True
        self.assertEqual(self.const.BOOLEAN, True)
        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.BOOLEAN = False

    def test_create_and_change_string_constant(self):

        self.const.STRING = "Text"
        self.assertEqual(self.const.STRING, "Text")

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.STRING += '...'

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.STRING = 'TEst1'

    def test_create_dict_constant(self):

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'dict can not be used as constant'):
            self.const.DICT = {}

    def test_create_and_change_tuple_constant(self):

        self.const.TUPLE = (1, .2, None, True, datetime.date.today(), [], {})
        self.assertEqual(self.const.TUPLE, (1, .2, None, True, datetime.date.today(), [], {}))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.TUPLE = 'TEst1'

    def test_create_and_change_set_constant(self):

        self.const.SET = {1, .2, None, True, datetime.date.today()}
        self.assertEqual(self.const.SET, {1, .2, None, True, datetime.date.today()})

        self.assertTrue(isinstance(self.const.SET, frozenset))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.SET = 3212

    def test_create_and_change_frozenset_constant(self):

        self.const.FROZENSET = frozenset({1, .2, None, True, datetime.date.today()})
        self.assertEqual(self.const.FROZENSET, frozenset({1, .2, None, True, datetime.date.today()}))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.FROZENSET = True

    def test_create_and_change_date_constant(self):

        self.const.DATE = datetime.date(1111, 11, 11)
        self.assertEqual(self.const.DATE, datetime.date(1111, 11, 11))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.DATE = True

    def test_create_and_change_datetime_constant(self):

        self.const.DATETIME = datetime.datetime(2000, 10, 10, 10, 10)
        self.assertEqual(self.const.DATETIME, datetime.datetime(2000, 10, 10, 10, 10))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.DATETIME = None

    def test_create_and_change_decimal_constant(self):

        self.const.DECIMAL = decimal.Decimal(13123.12312312321)
        self.assertEqual(self.const.DECIMAL, decimal.Decimal(13123.12312312321))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.DECIMAL = None

    def test_create_and_change_timedelta_constant(self):

        self.const.TIMEDELTA = datetime.timedelta(days=45)
        self.assertEqual(self.const.TIMEDELTA, datetime.timedelta(days=45))

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.TIMEDELTA = 1

    def test_create_and_change_uuid_constant(self):

        value = uuid.uuid4()
        self.const.UUID = value
        self.assertEqual(self.const.UUID, value)

        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be changed'):
            self.const.UUID = []

    def test_try_delete_defined_const(self):

        self.const.VERSION = '0.0.1'
        with self.assertRaisesRegexp(TypeError, 'Constanst can not be deleted'):
            del self.const.VERSION

    def test_try_delete_undefined_const(self):

        with self.assertRaisesRegexp(NameError, "name 'UNDEFINED' is not defined"):
            del self.const.UNDEFINED

    def test_get_all_defined_constants(self):

        self.assertDictEqual(self.const(), {})

        self.const.A = 1
        self.assertDictEqual(self.const(), {'A': 1})

        self.const.B = "Text"
        self.assertDictEqual(self.const(), {'A': 1, 'B': "Text"})

优点: 1. 访问整个项目的所有常量 2. 严格控制常数值

缺乏: 1. 不支持自定义类型和'dict'类型

注:

使用Python3.4和Python3.5进行测试(我使用“tox”进行测试) 测试环境:

.

$ uname -a
Linux wlysenko-Aspire 3.13.0-37-generic #64-Ubuntu SMP Mon Sep 22 21:28:38 UTC 2014 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

您可以在下一个类的帮助下模拟常量变量。用法示例:

# Const
const = Const().add(two=2, three=3)

print 'const.two: ', const.two
print 'const.three: ', const.three

const.add(four=4)

print 'const.four: ', const.four

#const.four = 5 # a error here: four is a constant

const.add(six=6)

print 'const.six: ', const.six

const2 = Const().add(five=5) # creating a new namespace with Const()
print 'const2.five: ', const2.five
#print 'const2.four: ', const2.four # a error here: four does not exist in const2 namespace

const2.add(five=26)

当您希望启动一个新的常量名称空间时，请调用构造函数。注意，当Martelli的const类没有被修改时，这个类受到了保护，不受意外修改序列类型常量的影响。

来源如下。

from copy import copy

class Const(object):
"A class to create objects with constant fields."

def __init__(self):
    object.__setattr__(self, '_names', [])


def add(self, **nameVals):
    for name, val in nameVals.iteritems():          
        if hasattr(self, name):
            raise ConstError('A field with a name \'%s\' is already exist in Const class.' % name)

        setattr(self, name, copy(val)) # set up getter

        self._names.append(name)

    return self


def __setattr__(self, name, val):
    if name in self._names:
        raise ConstError('You cannot change a value of a stored constant.')

    object.__setattr__(self, name, val)

您可以将一个常量包装在numpy数组中，将其标记为仅写，并始终通过下标0调用它。

import numpy as np

# declare a constant
CONSTANT = 'hello'

# put constant in numpy and make read only
CONSTANT = np.array([CONSTANT])
CONSTANT.flags.writeable = False
# alternatively: CONSTANT.setflags(write=0)

# call our constant using 0 index    
print 'CONSTANT %s' % CONSTANT[0]

# attempt to modify our constant with try/except
new_value = 'goodbye'
try:
    CONSTANT[0] = new_value
except:
    print "cannot change CONSTANT to '%s' it's value '%s' is immutable" % (
        new_value, CONSTANT[0])

# attempt to modify our constant producing ValueError
CONSTANT[0] = new_value



>>>
CONSTANT hello
cannot change CONSTANT to 'goodbye' it's value 'hello' is immutable
Traceback (most recent call last):
  File "shuffle_test.py", line 15, in <module>
    CONSTANT[0] = new_value
ValueError: assignment destination is read-only

当然，这只保护numpy的内容，而不是变量“CONSTANT”本身;你仍然可以:

CONSTANT = 'foo'

和CONSTANT会改变，然而，这将很快抛出TypeError第一次在脚本中调用CONSTANT[0]。

尽管……我想如果你在某个时候把它改成

CONSTANT = [1,2,3]

现在你不会再得到TypeError了。嗯……

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.setflags.html

我们可以创建一个描述符对象。

class Constant:
  def __init__(self,value=None):
    self.value = value
  def __get__(self,instance,owner):
    return self.value
  def __set__(self,instance,value):
    raise ValueError("You can't change a constant")

1)如果我们想在实例级使用常量，那么:

class A:
  NULL = Constant()
  NUM = Constant(0xFF)

class B:
  NAME = Constant('bar')
  LISTA = Constant([0,1,'INFINITY'])

>>> obj=A()
>>> print(obj.NUM)  #=> 255
>>> obj.NUM =100

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: You can't change a constant

2)如果我们只想在类级别上创建常量，我们可以使用元类作为常量(描述符对象)的容器;所有下降的类将继承我们的常量(我们的描述符对象)，没有任何可以修改的风险。

# metaclass of my class Foo
class FooMeta(type): pass

# class Foo
class Foo(metaclass=FooMeta): pass

# I create constants in my metaclass
FooMeta.NUM = Constant(0xff)
FooMeta.NAME = Constant('FOO')

>>> Foo.NUM   #=> 255
>>> Foo.NAME  #=> 'FOO'
>>> Foo.NUM = 0 #=> ValueError: You can't change a constant

如果我创建一个Foo的子类，这个类将继承常量，而不可能修改它们

class Bar(Foo): pass

>>> Bar.NUM  #=> 255
>>> Bar.NUM = 0  #=> ValueError: You can't change a constant

属性是创建常量的一种方法。你可以通过声明一个getter属性来做到这一点，但忽略setter。例如:

class MyFinalProperty(object):

    @property
    def name(self):
        return "John"

您可以看看我写的一篇文章，以找到更多使用Python属性的方法。

这里有一个技巧，如果你想要常量，而不关心它们的值:

只定义空类。

e.g:

class RED: 
    pass
class BLUE: 
    pass

Python没有常量。

也许最简单的替代方法是为它定义一个函数:

def MY_CONSTANT():
    return 42

MY_CONSTANT()现在拥有常量的所有功能(加上一些讨厌的大括号)。

你可以使用StringVar或IntVar等，你的常量是const_val

val = 'Stackoverflow'
const_val = StringVar(val)
const.trace('w', reverse)

def reverse(*args):
    const_val.set(val)

你可以通过collections.namedtuple和itertools来实现:

import collections
import itertools
def Constants(Name, *Args, **Kwargs):
  t = collections.namedtuple(Name, itertools.chain(Args, Kwargs.keys()))
  return t(*itertools.chain(Args, Kwargs.values()))

>>> myConstants = Constants('MyConstants', 'One', 'Two', Three = 'Four')
>>> print myConstants.One
One
>>> print myConstants.Two
Two
>>> print myConstants.Three
Four
>>> myConstants.One = 'Two'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: can't set attribute

在Python中，常量是不存在的，但是你可以通过在变量名的开头添加CONST_并在注释中声明它是一个常量来表明变量是一个常量并且不能被改变:

myVariable = 0
CONST_daysInWeek = 7    # This is a constant - do not change its value.   
CONSTANT_daysInMonth = 30 # This is also a constant - do not change this value.

或者，你可以创建一个像常量一样的函数:

def CONST_daysInWeek():
    return 7;

在python中，常量只是一个变量，名称全大写，单词之间用下划线分隔，

e.g

Days_in_week = 7

该值是可变的，即您可以更改它。但既然名字的规则告诉你是常数，你为什么要这么做呢?我是说，这毕竟是你的项目!

这是python中采用的方法。出于同样的原因，没有private关键字。用下划线作为名称的前缀，您就知道它是私有的。代码可以打破规则....就像程序员可以删除private关键字一样。

Python可以添加一个const关键字…但是程序员可以删除关键字，然后如果他们想要更改常量，但为什么要这样做呢?如果你想打破规则，你可以改变规则。但如果名字的意思已经很清楚了，为什么还要费心打破规则呢?

也许在某些单元测试中，对值应用更改是有意义的?看看一周8天会发生什么，尽管在现实世界中，一周的天数是不能改变的。如果语言阻止你做一个例外，如果只有这一个情况，你需要打破规则……然后您将不得不停止将它声明为常量，即使它在应用程序中仍然是常量，并且只有这个测试用例来查看如果它被更改会发生什么。

全大写的名称告诉您它是一个常量。这才是重要的。没有一种语言强制约束代码，无论如何你都可以修改。

这就是python的哲学。

你可以简单地:

STRING_CONSTANT = "hi"
NUMBER_CONSTANT = 89

希望这能让一切变得简单

没有完美的方法可以做到这一点。据我所知，大多数程序员只是将标识符大写，所以PI = 3.142可以很容易地理解为一个常数。

另一方面，如果你想要一个像常数一样的东西，我不确定你能找到它。无论你做什么，总会有一些方法来编辑“常数”，所以它不是一个真正的常数。这里有一个非常简单的例子:

def define(name, value):
  if (name + str(id(name))) not in globals():
    globals()[name + str(id(name))] = value

def constant(name):
  return globals()[name + str(id(name))]

define("PI",3.142)

print(constant("PI"))

这看起来像是一个php风格的常量。

在现实中，所有需要改变值的人是这样的:

globals()["PI"+str(id("PI"))] = 3.1415

这对于你在这里找到的所有其他解决方案都是一样的——即使是那些创建类并重新定义set属性方法的聪明的解决方案——总有一种方法可以绕过它们。Python就是这样的。

我的建议是避免所有的麻烦，将标识符大写。它不是一个合适的常数，但也没有什么合适的常数。

(这一段本来是对那些提到namedtuple的答案的注释，但它太长了，不适合注释，所以，就这样吧。)

上面提到的命名元组方法绝对是创新的。不过，为了完整起见，在其官方文档的NamedTuple部分的末尾，它如下所示:

枚举常量可以用命名元组实现，但使用简单的类声明更简单高效: 类的状态: 打开，待处理，关闭= range(3)

换句话说，官方文档更倾向于使用一种实用的方式，而不是实际实现只读行为。我想这是Python的另一个禅宗的例子:

简单比复杂好。 实用胜过纯粹。

使用namedtuple有一种更干净的方法:

from collections import namedtuple


def make_consts(name, **kwargs):
    return namedtuple(name, kwargs.keys())(**kwargs)

使用的例子

CONSTS = make_consts("baz1",
                     foo=1,
                     bar=2)

使用这种方法，您可以为常数命名空间。

也许pconst库会帮助你(github)。

$ PIP安装pconst

from pconst import const
const.APPLE_PRICE = 100
const.APPLE_PRICE = 200

“APPLE_PRICE”的常量值不可编辑。

这里是我创建的一些习语的集合，试图改进一些已有的答案。

我知道常量的使用不是python式的，你不应该在家里这样做!

然而，Python是如此动态的语言!这个论坛展示了如何创建看起来和感觉起来像常量的构造。这个答案的主要目的是探索语言可以表达什么。

请不要对我太苛刻。

为了了解更多细节，我写了一篇关于这些习语的博客。

在这篇文章中，我将调用一个常量变量来引用一个常量值(不可变或其他)。此外，我说，当一个变量引用了一个客户机代码无法更新的可变对象时，它的值就被冻结了。

常量空间(SpaceConstants)

这个习惯用法创建了一个看起来像常量变量的名称空间(又名SpaceConstants)。它是Alex Martelli对代码片段的修改，以避免使用模块对象。具体地说，这种修改使用了我称之为类工厂的东西，因为在SpaceConstants函数中定义了一个名为SpaceConstants的类，并返回了它的一个实例。

我在stackoverflow和一篇博客文章中探讨了如何使用类工厂在Python中实现基于策略的设计。

def SpaceConstants():
    def setattr(self, name, value):
        if hasattr(self, name):
            raise AttributeError(
                "Cannot reassign members"
            )
        self.__dict__[name] = value
    cls = type('SpaceConstants', (), {
        '__setattr__': setattr
    })
    return cls()

sc = SpaceConstants()

print(sc.x) # raise "AttributeError: 'SpaceConstants' object has no attribute 'x'"
sc.x = 2 # bind attribute x
print(sc.x) # print "2"
sc.x = 3 # raise "AttributeError: Cannot reassign members"
sc.y = {'name': 'y', 'value': 2} # bind attribute y
print(sc.y) # print "{'name': 'y', 'value': 2}"
sc.y['name'] = 'yprime' # mutable object can be changed
print(sc.y) # print "{'name': 'yprime', 'value': 2}"
sc.y = {} # raise "AttributeError: Cannot reassign members"

一个冻结值的空间(SpaceFrozenValues)

下一个习惯用法是对SpaceConstants的修改，其中冻结了引用的可变对象。这个实现利用了setattr和getattr函数之间的共享闭包。可变对象的值由函数共享闭包内的变量缓存定义复制和引用。它形成了我所说的可变对象的闭包保护副本。

在使用这种习惯用法时必须小心，因为getattr通过执行深度复制来返回缓存的值。该操作可能对大型对象的性能产生重大影响!

from copy import deepcopy

def SpaceFrozenValues():
    cache = {}
    def setattr(self, name, value):
        nonlocal cache
        if name in cache:
            raise AttributeError(
                "Cannot reassign members"
            )
        cache[name] = deepcopy(value)
    def getattr(self, name):
        nonlocal cache
        if name not in cache:
            raise AttributeError(
                "Object has no attribute '{}'".format(name)
            )
        return deepcopy(cache[name])
    cls = type('SpaceFrozenValues', (),{
        '__getattr__': getattr,
        '__setattr__': setattr
    })
    return cls()

fv = SpaceFrozenValues()
print(fv.x) # AttributeError: Object has no attribute 'x'
fv.x = 2 # bind attribute x
print(fv.x) # print "2"
fv.x = 3 # raise "AttributeError: Cannot reassign members"
fv.y = {'name': 'y', 'value': 2} # bind attribute y
print(fv.y) # print "{'name': 'y', 'value': 2}"
fv.y['name'] = 'yprime' # you can try to change mutable objects
print(fv.y) # print "{'name': 'y', 'value': 2}"
fv.y = {} # raise "AttributeError: Cannot reassign members"

常量空间(ConstantSpace)

这个习惯用法是常量变量或ConstantSpace的不可变名称空间。它结合了Jon Betts在stackoverflow中给出的非常简单的答案和类工厂。

def ConstantSpace(**args):
    args['__slots__'] = ()
    cls = type('ConstantSpace', (), args)
    return cls()

cs = ConstantSpace(
    x = 2,
    y = {'name': 'y', 'value': 2}
)

print(cs.x) # print "2"
cs.x = 3 # raise "AttributeError: 'ConstantSpace' object attribute 'x' is read-only"
print(cs.y) # print "{'name': 'y', 'value': 2}"
cs.y['name'] = 'yprime' # mutable object can be changed
print(cs.y) # print "{'name': 'yprime', 'value': 2}"
cs.y = {} # raise "AttributeError: 'ConstantSpace' object attribute 'x' is read-only"
cs.z = 3 # raise "AttributeError: 'ConstantSpace' object has no attribute 'z'"

冰冻空间(FrozenSpace)

这个习惯用法是冻结变量或FrozenSpace的不可变名称空间。它通过关闭生成的FrozenSpace类使每个变量成为受保护的属性，从前面的模式派生而来。

from copy import deepcopy

def FreezeProperty(value):
    cache = deepcopy(value)
    return property(
        lambda self: deepcopy(cache)
    )

def FrozenSpace(**args):
    args = {k: FreezeProperty(v) for k, v in args.items()}
    args['__slots__'] = ()
    cls = type('FrozenSpace', (), args)
    return cls()

fs = FrozenSpace(
    x = 2,
    y = {'name': 'y', 'value': 2}
)

print(fs.x) # print "2"
fs.x = 3 # raise "AttributeError: 'FrozenSpace' object attribute 'x' is read-only"
print(fs.y) # print "{'name': 'y', 'value': 2}"
fs.y['name'] = 'yprime' # try to change mutable object
print(fs.y) # print "{'name': 'y', 'value': 2}"
fs.y = {} # raise "AttributeError: 'FrozenSpace' object attribute 'x' is read-only"
fs.z = 3 # raise "AttributeError: 'FrozenSpace' object has no attribute 'z'"

PEP 591有“final”限定符。执行取决于类型检查器。

所以你可以这样做:

MY_CONSTANT: Final = 12407

注意:Final关键字仅适用于Python 3.8版本

from enum import Enum
class StringConsts(str,Enum):
    ONE='one'
    TWO='two'

print(f'Truth is  {StringConsts.ONE=="one"}') #Truth is True
StringConsts.ONE="one" #Error: Cannot reassign

Enum和str的混合让你不必重新实现setattr(通过Enum)，也不必与其他str对象进行比较(通过str)。

这可能会使http://code.activestate.com/recipes/65207-constants-in-python/?in=user-97991完全弃用。

我忍不住要提供我自己的极简元类实现(这可能是前面元类答案的变体)。

常量存储在容器类中(不需要实例化)。值只能设置一次，但设置后不能更改(或删除)。

就我个人而言，我目前还没有这个用例，但这是一个有趣的练习。

class MetaConstant(type):
    ''' Metaclass that allows underlying class to store constants at class-level (subclass instance not needed).
        Non-existent attributes of underlying class (constants) can be set initially, but cannot be changed or deleted.
    '''

    def __setattr__(klass, attr, value):
        'If attribute (constant) doesn\'t exist, set value. If attribute exists, raise AttributeError.'
        if hasattr(klass, attr):
            raise AttributeError(f'Can\'t change the value of the constant {klass.__name__}.{attr} to {value}'
                                 f' (the value of {klass.__name__}.{attr} is already set to'
                                 f' {getattr(klass, attr)}).')
        super().__setattr__(attr, value)

    def __delattr__(klass, attr):
        if hasattr(klass, attr):
            raise AttributeError(f'Can\'t delete constant {klass.__name__}.{attr}'
                                 f' (set to {getattr(klass, attr)}).')


class Constants(metaclass=MetaConstant):
    'Container class for constants. No instantiation required.'
    #pass               # uncomment if no constants set upon class creation
    B = 'Six'           # sets Constants.B to 'Six'


Constants.B = 6         # AttributeError
del Constants.B         # AttributeError

Constants.A = 'Five'    # sets Constants.A to 'Five'
Constants.A = 5         # AttributeError
del Constants.A         # AttributeError

请随意提出改进建议。

所有给出的答案基本上有两种类型:

创建一些你可以实现的对象 创建一旦定义就不能更改的属性。 使用约定(比如常量全部大写，或者对于Python 3.8，使用最后一个限定符来表示一个或多个名称是常量。

他们可以总结为“你不能用Python做你想做的事情”。

然而，实际上有一种方法可以创建具有真正常量的模块。这样做的代码相当复杂，我将只给出需要做什么，因为它在开源许可下已经可用。

使用导入钩子来创建自定义模块。这里可以找到我为此使用的通用代码。 创建一个特殊的字典，允许只添加一次符合您所选模式的项(例如，名称全部大写)，并防止此类名称的值被更改。为此，你需要定义自己的方法，如__setitem__， __delitem__等。这种字典的代码(比如在这个文件中找到的，超过250行)大约有100行长。 普通Python模块的dict不能被修改。因此，在创建模块时，您需要首先执行特殊字典中的代码，然后使用其内容更新模块的字典。 为了防止从模块外部修改常量的值(即monkeypatching)，您可以用重新定义的__setattr__和__delattr__方法将模块的__class__替换为自定义的__class__。

关于这个示例的文档可以在这里找到。它可能应该更新，以反映这个问题的答案的数量。

我知道这是一个老问题，但由于新的解决方案仍在添加，我想使可能的解决方案列表更加完整。你可以通过从类中继承属性来实现实例中的常量，如下所示:

class ConstantError(Exception):
    pass  # maybe give nice error message

class AllowConstants:
    _constants = None
    _class_constants = None

    def __init__(self):
        self._constants = {}
        if self._class_constants is not None:
            self._constants.update(self._class_constants)

    def constant(self, name, value):
        assert isinstance(name, str)
        assert self._constants is not None, "AllowConstants was not initialized"
        if name in self._constants or name in self.__dict__:
            raise ConstantError(name)
        self._constants[name] = value

    def __getattr__(self, attr):
        if attr in self._constants:
            return self._constants[attr]
        raise AttributeError(attr)

    def __setattr__(self, attr, val):
        if self._constants is None:
            # not finished initialization
            self.__dict__[attr] = val
        else:
            if attr in self._constants:
                raise ConstantError(attr)
            else:
                self.__dict__[attr] = val

    def __dir__(self):
        return super().__dir__() + list(self._constants.keys())

子类化this时，你创建的常量将受到保护:

class Example(AllowConstants):
    def __init__(self, a, b):
        super().__init__()
        self.constant("b", b)
        self.a = a

    def try_a(self, value):
        self.a = value

    def try_b(self, value):
        self.b = value

    def __str__(self):
        return str({"a": self.a, "b": self.b})

    def __repr__(self):
        return self.__str__()


example = Example(1, 2)
print(example)  # {'a': 1, 'b': 2}

example.try_a(5)
print(example)  # {'a': 5, 'b': 2}

example.try_b(6)  # ConstantError: b

example.a = 7
print(example)  # {'a': 7, 'b': 2}

example.b = 8  # ConstantError: b

print(hasattr(example, "b"))  # True

#  To show that constants really do immediately become constant: 

class AnotherExample(AllowConstants):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.constant("a", 2)
        print(self.a)
        self.a=3


AnotherExample()  # 2  ConstantError: a


# finally, for class constants:
class YetAnotherExample(Example):
    _class_constants = {
        'BLA': 3
    }

    def __init__(self, a, b):
        super().__init__(a,b)

    def try_BLA(self, value):
        self.BLA = value

ex3 = YetAnotherExample(10, 20)
ex3.BLA  # 3
ex3.try_BLA(10)  # ConstantError: BLA
ex3.BLA = 4  # ConstantError: BLA

常量是局部的(从AllowConstants继承的类的每个实例都有自己的常量)，只要它们没有被重新赋值，就像普通的属性一样，并且编写从这个继承的类允许或多或少与支持常量的语言相同的风格。

此外，如果您想通过直接访问实例来防止任何人更改值。_constants，您可以使用其他答案中建议的许多不允许这样做的容器之一。最后，如果你真的觉得有必要，你可以阻止人们设置所有的实例。通过AllowConstants的更多属性访问，将_constants赋给一个新字典。(当然，这些都不是非常python化的，但这不是重点)。

编辑(因为使python非python化是一个有趣的游戏):为了使继承更容易一点，你可以修改AllowConstants如下:

class AllowConstants:
    _constants = None
    _class_constants = None

    def __init__(self):
        self._constants = {}
        self._update_class_constants()

    def __init_subclass__(cls):
        """
        Without this, it is necessary to set _class_constants in any subclass of any class that has class constants
        """
        if cls._class_constants is not None:
            #prevent trouble where _class_constants is not overwritten
            possible_cases = cls.__mro__[1:-1] #0 will have cls and -1 will have object
            for case in possible_cases:
                if cls._class_constants is case._class_constants:
                    cls._class_constants = None
                    break

    def _update_class_constants(self):
        """
        Help with the inheritance of class constants
        """
        for superclass in self.__class__.__mro__:
            if hasattr(superclass, "_class_constants"):
                sccc = superclass._class_constants
                if sccc is not None:
                    for key in sccc:
                        if key in self._constants:
                            raise ConstantError(key)
                    self._constants.update(sccc)

    def constant(self, name, value):
        assert isinstance(name, str)
        assert self._constants is not None, "AllowConstants was not initialized"
        if name in self._constants or name in self.__dict__:
            raise ConstantError(name)
        self._constants[name] = value

    def __getattr__(self, attr):
        if attr in self._constants:
            return self._constants[attr]
        raise AttributeError(attr)

    def __setattr__(self, attr, val):
        if self._constants is None:
            # not finished initialization
            self.__dict__[attr] = val
        else:
            if attr in self._constants:
                raise ConstantError(attr)
            else:
                self.__dict__[attr] = val

    def __dir__(self):
        return super().__dir__() + list(self._constants.keys())

这样你就可以:

class Example(AllowConstants):
    _class_constants = {
        "BLA": 2
    }
    def __init__(self, a, b):
        super().__init__()
        self.constant("b", b)
        self.a = a

    def try_a(self, value):
        self.a = value

    def try_b(self, value):
        self.b = value

    def __str__(self):
        return str({"a": self.a, "b": self.b})

    def __repr__(self):
        return self.__str__()


class ChildExample1(Example):
    _class_constants = {
        "BLI": 88
    }


class ChildExample2(Example):
    _class_constants = {
        "BLA": 44
    }


example = ChildExample1(2,3)
print(example.BLA)  # 2
example.BLA = 8  # ConstantError BLA
print(example.BLI)  # 88
example.BLI = 8  # ConstantError BLI

example = ChildExample2(2,3)  # ConstantError BLA

我正在尝试用不同的方法在Python中创建一个真正的常量，也许我找到了漂亮的解决方案。

例子:

为常量创建容器

>>> DAYS = Constants(
...     MON=0,
...     TUE=1,
...     WED=2,
...     THU=3,
...     FRI=4,
...     SAT=5,
...     SUN=6
... )   

从容器中获取价值

>>> DAYS.MON
0
>>> DAYS['MON']
0  

用纯python数据结构表示

>>> list(DAYS)
['WED', 'SUN', 'FRI', 'THU', 'MON', 'TUE', 'SAT']
>>> dict(DAYS)
{'WED': 2, 'SUN': 6, 'FRI': 4, 'THU': 3, 'MON': 0, 'TUE': 1, 'SAT': 5}

所有常数都是不可变的

>>> DAYS.MON = 7
...
AttributeError: Immutable attribute

>>> del DAYS.MON 
...
AttributeError: Immutable attribute

仅对常量自动补全

>>> dir(DAYS)
['FRI', 'MON', 'SAT', 'SUN', 'THU', 'TUE', 'WED']

像list.sort那样排序

>>> DAYS.sort(key=lambda (k, v): v, reverse=True)
>>> list(DAYS)
['SUN', 'SAT', 'FRI', 'THU', 'WED', 'TUE', 'MON']

与python2和python3的兼容性

常量的简单容器

from collections import OrderedDict
from copy import deepcopy

class Constants(object):
    """Container of constant"""

    __slots__ = ('__dict__')

    def __init__(self, **kwargs):

        if list(filter(lambda x: not x.isupper(), kwargs)):
            raise AttributeError('Constant name should be uppercase.')

        super(Constants, self).__setattr__(
            '__dict__',
            OrderedDict(map(lambda x: (x[0], deepcopy(x[1])), kwargs.items()))
        )

    def sort(self, key=None, reverse=False):
        super(Constants, self).__setattr__(
            '__dict__',
            OrderedDict(sorted(self.__dict__.items(), key=key, reverse=reverse))
        )

    def __getitem__(self, name):
        return self.__dict__[name]

    def __len__(self):
        return  len(self.__dict__)

    def __iter__(self):
        for name in self.__dict__:
            yield name

    def keys(self):
        return list(self)

    def __str__(self):
        return str(list(self))

    def __repr__(self):
        return '<%s: %s>' % (self.__class__.__name__, str(self.__dict__))

    def __dir__(self):
        return list(self)

    def __setattr__(self, name, value):
        raise AttributeError("Immutable attribute")

    def __delattr__(*_):
        raise AttributeError("Immutable attribute")

你可以使用Tuple常量变量:

tuple是一个有序且不可更改的集合

my_tuple = (1, "Hello", 3.4)
print(my_tuple[0])

在Python中创建常量的更好方法是从 优秀的attrs库，这很有帮助 Python程序员创建类时不使用样板文件。的 Short-con package也有同样的功能 常量，提供一个方便的包装器 attr.make_class。[声明:我是short-con的作者。]

值可以通过dict或kwargs显式声明 例子也有同样的作用。常量()函数支持的所有特性 库和cons()是简单使用kwarg的辅助程序。

from short_con import constants, cons

Pieces = constants('Pieces', dict(king = 0, queen = 9, rook = 5, bishop = 3, knight = 3, pawn = 1))
Pieces = cons('Pieces', king = 0, queen = 9, rook = 5, bishop = 3, knight = 3, pawn = 1)

的值相同(或可以从其导出)的情况 属性名，使用更加紧凑。只提供名称作为 空格分隔的字符串、列表或元组。

NAMES = 'KING QUEEN ROOK BISHOP KNIGHT PAWN'
xs = NAMES.split()

Pieces = constants('Pieces', NAMES)      # All of these do the same thing.
Pieces = constants('Pieces', xs)
Pieces = constants('Pieces', tuple(xs))

基于名称的用法支持一些风格约定:大写或 小写的属性名，以及枚举样式的值。

方法创建的常量不同，底层值可以直接访问 内置枚举库:

Pieces.QUEEN        # short-con usage
Pieces.QUEEN.value  # enum library usage

对象直接可迭代，可转换为其他集合:

for name, value in Pieces:
    print(name, value)

d = dict(Pieces)
tups = list(Pieces)

注意:这是一个糟糕的想法和糟糕的实现。此外，它只适用于最后的小例子，一个完整的实现将意味着大量的工作，这是我太懒了。而且，在Python 3.8之前，审计钩子可能是不可用的。

我基本上回答了另一个问题，结果和这个问题有关。它的思想是，你可以利用审计钩子来捕捉每一行的执行，解析代码对象，如果它满足某些条件(例如某个前缀并且已经定义过一次)，你可以抛出一个错误。

你可能不得不支持其他赋值类型(例如，对于导入的东西，可能对于函数内部的局部变量，解包等)，不使用全局变量，因为字典可以很容易地修改，实际上调查这是否安全，接受这个实现将对你的整个应用程序造成的性能损失，确保它在REPL之外工作，在ipython内部工作，等等等等。不管怎样，我们开始吧:

>>> import sys
>>> import ast
>>> import dis
>>> import types
>>> 
>>> 
>>> def hook(name, tup):
...     if name == "exec" and tup:
...         if tup and isinstance(tup[0], types.CodeType):
...             code = tup[0]
...             store_instruction_arg = None
...             instructions = [dis.opname[op] for op in code.co_code]
...             
...             for i, instruction in enumerate(instructions):
...                 if instruction == "STORE_NAME":
...                     store_instruction_arg = code.co_code[i + 1]
...                     break
...             
...             if store_instruction_arg is not None:
...                 var_name = code.co_names[store_instruction_arg]
...                 if var_name in globals():
...                     raise Exception("Cannot re-assign variable")
... 
>>> 
>>> sys.addaudithook(hook)
>>> 
>>> a = '123'
>>> a = 456
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 16, in hook
Exception: Cannot re-assign variable
>>> 
>>> a
'123'

如果你以这种方式结束，你不应该，除了修复和泛化代码，你可能会想要找到一种方法，只让一些东西不变，例如，只有那些有特殊前缀的对象或只有对象有一些注释。

这并不完全是常数，但从python 3.7开始，你可以使用如下所示的数据类模块:

from dataclasses import dataclass
from typing import Final

@dataclass(frozen=True)
class A():
    a1:Final = 3

a = A()

a.a1 = 4

---------------------------------------------------------------------------
FrozenInstanceError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-5f7f4efc5bf0> in <module>
----> 1 a.a1 = 4

<string> in __setattr__(self, name, value)

FrozenInstanceError: cannot assign to field 'a1'

我使用冻结数据类声明常量值，如下所示:

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class _Const:
    SOME_STRING = 'some_string'
    SOME_INT = 5
    
Const = _Const()

# In another file import Const and try
print(Const.SOME_STRING)  # ITS OK!
Const.SOME_INT = 6  # dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'SOME_INT'