如何在Python中声明常量?
在Java中,我们做:
public static final String CONST_NAME = "Name";
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
使用namedtuple有一种更干净的方法:
from collections import namedtuple
def make_consts(name, **kwargs):
return namedtuple(name, kwargs.keys())(**kwargs)
使用的例子
CONSTS = make_consts("baz1",
foo=1,
bar=2)
使用这种方法,您可以为常数命名空间。
其他回答
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)
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。
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'"