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

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 "

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

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

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。

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

(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。