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
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'
其他回答
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
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。: -)
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
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