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")

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，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。

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'

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])

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