from enum import Enum
class StringConsts(str,Enum):
    ONE='one'
    TWO='two'

print(f'Truth is  {StringConsts.ONE=="one"}') #Truth is True
StringConsts.ONE="one" #Error: Cannot reassign

Enum和str的混合让你不必重新实现setattr(通过Enum)，也不必与其他str对象进行比较(通过str)。

这可能会使http://code.activestate.com/recipes/65207-constants-in-python/?in=user-97991完全弃用。

这里有一个技巧，如果你想要常量，而不关心它们的值:

只定义空类。

e.g:

class RED: 
    pass
class BLUE: 
    pass

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，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'"

下面是一个“Constants”类的实现，它创建具有只读(常量)属性的实例。例如，可以使用Nums。PI来获得一个已初始化为3.14159的值，Nums。PI = 22引发异常。

# ---------- Constants.py ----------
class Constants(object):
    """
    Create objects with read-only (constant) attributes.
    Example:
        Nums = Constants(ONE=1, PI=3.14159, DefaultWidth=100.0)
        print 10 + Nums.PI
        print '----- Following line is deliberate ValueError -----'
        Nums.PI = 22
    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self._d = dict(*args, **kwargs)

    def __iter__(self):
        return iter(self._d)

    def __len__(self):
        return len(self._d)

    # NOTE: This is only called if self lacks the attribute.
    # So it does not interfere with get of 'self._d', etc.
    def __getattr__(self, name):
        return self._d[name]

    # ASSUMES '_..' attribute is OK to set. Need this to initialize 'self._d', etc.
    #If use as keys, they won't be constant.
    def __setattr__(self, name, value):
        if (name[0] == '_'):
            super(Constants, self).__setattr__(name, value)
        else:
            raise ValueError("setattr while locked", self)

if (__name__ == "__main__"):
    # Usage example.
    Nums = Constants(ONE=1, PI=3.14159, DefaultWidth=100.0)
    print 10 + Nums.PI
    print '----- Following line is deliberate ValueError -----'
    Nums.PI = 22

感谢@MikeGraham的FrozenDict，我将其作为一个起点。更改后，使用语法不再是Nums['ONE']，而是Nums.ONE。

感谢@Raufio的回答，对于覆盖__ setattr __的想法。

或者要了解更多功能的实现，请参阅@Hans_meine的实现 named_constants在GitHub