您可以在下一个类的帮助下模拟常量变量。用法示例:

# Const
const = Const().add(two=2, three=3)

print 'const.two: ', const.two
print 'const.three: ', const.three

const.add(four=4)

print 'const.four: ', const.four

#const.four = 5 # a error here: four is a constant

const.add(six=6)

print 'const.six: ', const.six

const2 = Const().add(five=5) # creating a new namespace with Const()
print 'const2.five: ', const2.five
#print 'const2.four: ', const2.four # a error here: four does not exist in const2 namespace

const2.add(five=26)

当您希望启动一个新的常量名称空间时，请调用构造函数。注意，当Martelli的const类没有被修改时，这个类受到了保护，不受意外修改序列类型常量的影响。

来源如下。

from copy import copy

class Const(object):
"A class to create objects with constant fields."

def __init__(self):
    object.__setattr__(self, '_names', [])


def add(self, **nameVals):
    for name, val in nameVals.iteritems():          
        if hasattr(self, name):
            raise ConstError('A field with a name \'%s\' is already exist in Const class.' % name)

        setattr(self, name, copy(val)) # set up getter

        self._names.append(name)

    return self


def __setattr__(self, name, val):
    if name in self._names:
        raise ConstError('You cannot change a value of a stored constant.')

    object.__setattr__(self, name, val)

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 "

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'"

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。: -)

注意:这是一个糟糕的想法和糟糕的实现。此外，它只适用于最后的小例子，一个完整的实现将意味着大量的工作，这是我太懒了。而且，在Python 3.8之前，审计钩子可能是不可用的。

我基本上回答了另一个问题，结果和这个问题有关。它的思想是，你可以利用审计钩子来捕捉每一行的执行，解析代码对象，如果它满足某些条件(例如某个前缀并且已经定义过一次)，你可以抛出一个错误。

你可能不得不支持其他赋值类型(例如，对于导入的东西，可能对于函数内部的局部变量，解包等)，不使用全局变量，因为字典可以很容易地修改，实际上调查这是否安全，接受这个实现将对你的整个应用程序造成的性能损失，确保它在REPL之外工作，在ipython内部工作，等等等等。不管怎样，我们开始吧:

>>> import sys
>>> import ast
>>> import dis
>>> import types
>>> 
>>> 
>>> def hook(name, tup):
...     if name == "exec" and tup:
...         if tup and isinstance(tup[0], types.CodeType):
...             code = tup[0]
...             store_instruction_arg = None
...             instructions = [dis.opname[op] for op in code.co_code]
...             
...             for i, instruction in enumerate(instructions):
...                 if instruction == "STORE_NAME":
...                     store_instruction_arg = code.co_code[i + 1]
...                     break
...             
...             if store_instruction_arg is not None:
...                 var_name = code.co_names[store_instruction_arg]
...                 if var_name in globals():
...                     raise Exception("Cannot re-assign variable")
... 
>>> 
>>> sys.addaudithook(hook)
>>> 
>>> a = '123'
>>> a = 456
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 16, in hook
Exception: Cannot re-assign variable
>>> 
>>> a
'123'

如果你以这种方式结束，你不应该，除了修复和泛化代码，你可能会想要找到一种方法，只让一些东西不变，例如，只有那些有特殊前缀的对象或只有对象有一些注释。

你可以简单地:

STRING_CONSTANT = "hi"
NUMBER_CONSTANT = 89

希望这能让一切变得简单