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

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'"

PEP 591有“final”限定符。执行取决于类型检查器。

所以你可以这样做:

MY_CONSTANT: Final = 12407

注意:Final关键字仅适用于Python 3.8版本

所有给出的答案基本上有两种类型:

创建一些你可以实现的对象 创建一旦定义就不能更改的属性。 使用约定(比如常量全部大写，或者对于Python 3.8，使用最后一个限定符来表示一个或多个名称是常量。

他们可以总结为“你不能用Python做你想做的事情”。

然而，实际上有一种方法可以创建具有真正常量的模块。这样做的代码相当复杂，我将只给出需要做什么，因为它在开源许可下已经可用。

使用导入钩子来创建自定义模块。这里可以找到我为此使用的通用代码。 创建一个特殊的字典，允许只添加一次符合您所选模式的项(例如，名称全部大写)，并防止此类名称的值被更改。为此，你需要定义自己的方法，如__setitem__， __delitem__等。这种字典的代码(比如在这个文件中找到的，超过250行)大约有100行长。 普通Python模块的dict不能被修改。因此，在创建模块时，您需要首先执行特殊字典中的代码，然后使用其内容更新模块的字典。 为了防止从模块外部修改常量的值(即monkeypatching)，您可以用重新定义的__setattr__和__delattr__方法将模块的__class__替换为自定义的__class__。

关于这个示例的文档可以在这里找到。它可能应该更新，以反映这个问题的答案的数量。

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。

(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。