python声明“常量”的方式基本上是一个模块级别的变量:

RED = 1
GREEN = 2
BLUE = 3

然后编写类或函数。因为常量几乎都是整数，而且它们在Python中也是不可变的，所以你几乎没有机会改变它。

当然，除非显式地设置RED = 2。

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

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。: -)

在Python中创建常量的更好方法是从 优秀的attrs库，这很有帮助 Python程序员创建类时不使用样板文件。的 Short-con package也有同样的功能 常量，提供一个方便的包装器 attr.make_class。[声明:我是short-con的作者。]

值可以通过dict或kwargs显式声明 例子也有同样的作用。常量()函数支持的所有特性 库和cons()是简单使用kwarg的辅助程序。

from short_con import constants, cons

Pieces = constants('Pieces', dict(king = 0, queen = 9, rook = 5, bishop = 3, knight = 3, pawn = 1))
Pieces = cons('Pieces', king = 0, queen = 9, rook = 5, bishop = 3, knight = 3, pawn = 1)

的值相同(或可以从其导出)的情况 属性名，使用更加紧凑。只提供名称作为 空格分隔的字符串、列表或元组。

NAMES = 'KING QUEEN ROOK BISHOP KNIGHT PAWN'
xs = NAMES.split()

Pieces = constants('Pieces', NAMES)      # All of these do the same thing.
Pieces = constants('Pieces', xs)
Pieces = constants('Pieces', tuple(xs))

基于名称的用法支持一些风格约定:大写或 小写的属性名，以及枚举样式的值。

方法创建的常量不同，底层值可以直接访问 内置枚举库:

Pieces.QUEEN        # short-con usage
Pieces.QUEEN.value  # enum library usage

对象直接可迭代，可转换为其他集合:

for name, value in Pieces:
    print(name, value)

d = dict(Pieces)
tups = list(Pieces)

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")

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'"