嗯. .尽管这是过时的，让我在这里补充我的2分:-)

class ConstDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(ConstDict, self).__init__(*args, **kwargs)

    def __setitem__(self, key, value):
        if key in self:
            raise ValueError("Value %s already exists" % (key))
        super(ConstDict, self).__setitem__(key, value)

您可以防止在那里发生任何更新，而不是破坏ValueError。这样做的一个好处是，您可以在程序中动态地添加常数，但一旦设置了常数就不能更改。你也可以在设置常量之前添加任何规则(比如key必须是字符串或小写字符串或大写字符串等)

然而，我不认为在Python中设置常量有任何重要性。没有优化可以像在C中那样发生，因此它是不需要的，我猜。

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)

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

我使用冻结数据类声明常量值，如下所示:

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class _Const:
    SOME_STRING = 'some_string'
    SOME_INT = 5
    
Const = _Const()

# In another file import Const and try
print(Const.SOME_STRING)  # ITS OK!
Const.SOME_INT = 6  # dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'SOME_INT'

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

元组在技术上属于常量，因为如果您试图更改其中一个值，元组将引发错误。如果你想声明一个只有一个值的元组，那么在它唯一的值后面加一个逗号，就像这样:

my_tuple = (0 """Or any other value""",)

要检查这个变量的值，使用类似这样的方法:

if my_tuple[0] == 0:
    #Code goes here

如果您试图更改此值，将引发一个错误。