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'

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

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

(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。

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'

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