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

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。: -)

其他回答

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)

我忍不住要提供我自己的极简元类实现(这可能是前面元类答案的变体)。

常量存储在容器类中(不需要实例化)。值只能设置一次,但设置后不能更改(或删除)。

就我个人而言,我目前还没有这个用例,但这是一个有趣的练习。

class MetaConstant(type):
    ''' Metaclass that allows underlying class to store constants at class-level (subclass instance not needed).
        Non-existent attributes of underlying class (constants) can be set initially, but cannot be changed or deleted.
    '''

    def __setattr__(klass, attr, value):
        'If attribute (constant) doesn\'t exist, set value. If attribute exists, raise AttributeError.'
        if hasattr(klass, attr):
            raise AttributeError(f'Can\'t change the value of the constant {klass.__name__}.{attr} to {value}'
                                 f' (the value of {klass.__name__}.{attr} is already set to'
                                 f' {getattr(klass, attr)}).')
        super().__setattr__(attr, value)

    def __delattr__(klass, attr):
        if hasattr(klass, attr):
            raise AttributeError(f'Can\'t delete constant {klass.__name__}.{attr}'
                                 f' (set to {getattr(klass, attr)}).')


class Constants(metaclass=MetaConstant):
    'Container class for constants. No instantiation required.'
    #pass               # uncomment if no constants set upon class creation
    B = 'Six'           # sets Constants.B to 'Six'


Constants.B = 6         # AttributeError
del Constants.B         # AttributeError

Constants.A = 'Five'    # sets Constants.A to 'Five'
Constants.A = 5         # AttributeError
del Constants.A         # AttributeError

请随意提出改进建议。

(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。

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

我将创建一个重写基对象类的__setattr__方法的类,并用它包装我的常量,注意我使用的是python 2.7:

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)

换行字符串:

>>> constObj = const("Try to change me")
>>> constObj.value
'Try to change me'
>>> constObj.value = "Changed"
Traceback (most recent call last):
   ...
ValueError: Trying to change a constant value
>>> constObj2 = const(" or not")
>>> mutableObj = constObj.value + constObj2.value
>>> mutableObj #just a string
'Try to change me or not'

这很简单,但如果你想像使用非常量对象一样使用常量(不使用constObj.value),它会更密集一些。这可能会导致问题,所以最好保留.value来显示和知道您正在使用常量进行操作(尽管可能不是最“python”的方式)。