我最近发现了一个非常简洁的更新，它会自动引发有意义的错误消息，并阻止通过__dict__访问:

class CONST(object):
    __slots__ = ()
    FOO = 1234

CONST = CONST()

# ----------

print(CONST.FOO)    # 1234

CONST.FOO = 4321              # AttributeError: 'CONST' object attribute 'FOO' is read-only
CONST.__dict__['FOO'] = 4321  # AttributeError: 'CONST' object has no attribute '__dict__'
CONST.BAR = 5678              # AttributeError: 'CONST' object has no attribute 'BAR'

我们将自己定义为一个实例，然后使用插槽来确保不能添加其他属性。这也删除了__dict__访问路由。当然，整个对象仍然可以重新定义。

编辑-原始解决方案

我可能忽略了一个技巧，但这似乎对我有用:

class CONST(object):
    FOO = 1234

    def __setattr__(self, *_):
        pass

CONST = CONST()

#----------

print CONST.FOO    # 1234

CONST.FOO = 4321
CONST.BAR = 5678

print CONST.FOO    # Still 1234!
print CONST.BAR    # Oops AttributeError

创建实例允许神奇的__setattr__方法介入并拦截设置FOO变量的尝试。如果您愿意，可以在这里抛出异常。通过类名实例化实例可以防止直接通过类进行访问。

对于一个值来说，这非常麻烦，但是您可以将许多值附加到CONST对象上。有一个上层的类，类名似乎也有点难看，但我认为它总体上是相当简洁的。

也许pconst库会帮助你(github)。

$ PIP安装pconst

from pconst import const
const.APPLE_PRICE = 100
const.APPLE_PRICE = 200

“APPLE_PRICE”的常量值不可编辑。

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，不能将变量或值声明为常量。

为了让程序员知道变量是常量，通常用大写:

CONST_NAME = "Name"

要在常量发生变化时引发异常，请参阅Alex Martelli的《Python中的常量》。注意，这在实践中并不常用。

从Python 3.8开始，有一个类型。最后一个变量注释，它将告诉静态类型检查器(如myypy)您的变量不应该被重新分配。这是最接近于Java的final。然而，它实际上并不能阻止重新分配:

from typing import Final

a: Final[int] = 1

# Executes fine, but mypy will report an error if you run mypy on this:
a = 2

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

这并不完全是常数，但从python 3.7开始，你可以使用如下所示的数据类模块:

from dataclasses import dataclass
from typing import Final

@dataclass(frozen=True)
class A():
    a1:Final = 3

a = A()

a.a1 = 4

---------------------------------------------------------------------------
FrozenInstanceError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-5f7f4efc5bf0> in <module>
----> 1 a.a1 = 4

<string> in __setattr__(self, name, value)

FrozenInstanceError: cannot assign to field 'a1'