如何在Python中声明常量?
在Java中,我们做:
public static final String CONST_NAME = "Name";
如何在Python中声明常量?
在Java中,我们做:
public static final String CONST_NAME = "Name";
当前回答
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。
其他回答
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
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。
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'"
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
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'