我们可以创建一个描述符对象。

class Constant:
  def __init__(self,value=None):
    self.value = value
  def __get__(self,instance,owner):
    return self.value
  def __set__(self,instance,value):
    raise ValueError("You can't change a constant")

1)如果我们想在实例级使用常量，那么:

class A:
  NULL = Constant()
  NUM = Constant(0xFF)

class B:
  NAME = Constant('bar')
  LISTA = Constant([0,1,'INFINITY'])

>>> obj=A()
>>> print(obj.NUM)  #=> 255
>>> obj.NUM =100

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: You can't change a constant

2)如果我们只想在类级别上创建常量，我们可以使用元类作为常量(描述符对象)的容器;所有下降的类将继承我们的常量(我们的描述符对象)，没有任何可以修改的风险。

# metaclass of my class Foo
class FooMeta(type): pass

# class Foo
class Foo(metaclass=FooMeta): pass

# I create constants in my metaclass
FooMeta.NUM = Constant(0xff)
FooMeta.NAME = Constant('FOO')

>>> Foo.NUM   #=> 255
>>> Foo.NAME  #=> 'FOO'
>>> Foo.NUM = 0 #=> ValueError: You can't change a constant

如果我创建一个Foo的子类，这个类将继承常量，而不可能修改它们

class Bar(Foo): pass

>>> Bar.NUM  #=> 255
>>> Bar.NUM = 0  #=> ValueError: You can't change a constant

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

我为python const写了一个util lib: Kkconst - pypi 支持str, int, float, datetime

const字段实例将保持其基类型行为。

例如:

from __future__ import print_function
from kkconst import (
    BaseConst,
    ConstFloatField,
)

class MathConst(BaseConst):
    PI = ConstFloatField(3.1415926, verbose_name=u"Pi")
    E = ConstFloatField(2.7182818284, verbose_name=u"mathematical constant")  # Euler's number"
    GOLDEN_RATIO = ConstFloatField(0.6180339887, verbose_name=u"Golden Ratio")

magic_num = MathConst.GOLDEN_RATIO
assert isinstance(magic_num, ConstFloatField)
assert isinstance(magic_num, float)

print(magic_num)  # 0.6180339887
print(magic_num.verbose_name)  # Golden Ratio

更多详细用法，你可以阅读pypi url: Pypi或github

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。

在python中，常量只是一个变量，名称全大写，单词之间用下划线分隔，

e.g

Days_in_week = 7

该值是可变的，即您可以更改它。但既然名字的规则告诉你是常数，你为什么要这么做呢?我是说，这毕竟是你的项目!

这是python中采用的方法。出于同样的原因，没有private关键字。用下划线作为名称的前缀，您就知道它是私有的。代码可以打破规则....就像程序员可以删除private关键字一样。

Python可以添加一个const关键字…但是程序员可以删除关键字，然后如果他们想要更改常量，但为什么要这样做呢?如果你想打破规则，你可以改变规则。但如果名字的意思已经很清楚了，为什么还要费心打破规则呢?

也许在某些单元测试中，对值应用更改是有意义的?看看一周8天会发生什么，尽管在现实世界中，一周的天数是不能改变的。如果语言阻止你做一个例外，如果只有这一个情况，你需要打破规则……然后您将不得不停止将它声明为常量，即使它在应用程序中仍然是常量，并且只有这个测试用例来查看如果它被更改会发生什么。

全大写的名称告诉您它是一个常量。这才是重要的。没有一种语言强制约束代码，无论如何你都可以修改。

这就是python的哲学。

在我的例子中，我需要不可变字节数组来实现包含许多文字数字的加密库，我想确保这些数字是常量。

这个答案是有效的，但是尝试重赋bytearray元素不会引发错误。

def const(func):
    '''implement const decorator'''
    def fset(self, val):
        '''attempting to set a const raises `ConstError`'''
        class ConstError(TypeError):
            '''special exception for const reassignment'''
            pass

        raise ConstError

    def fget(self):
        '''get a const'''
        return func()

    return property(fget, fset)


class Consts(object):
    '''contain all constants'''

    @const
    def C1():
        '''reassignment to C1 fails silently'''
        return bytearray.fromhex('deadbeef')

    @const
    def pi():
        '''is immutable'''
        return 3.141592653589793

常量是不可变的，但是常量bytearray赋值默默失败:

>>> c = Consts()
>>> c.pi = 6.283185307179586  # (https://en.wikipedia.org/wiki/Tau_(2%CF%80))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "consts.py", line 9, in fset
    raise ConstError
__main__.ConstError
>>> c.C1[0] = 0
>>> c.C1[0]
222
>>> c.C1
bytearray(b'\xde\xad\xbe\xef')

一种更强大、更简单，甚至可能更“python化”的方法涉及使用memoryview对象(<= python-2.6中的缓冲区对象)。

import sys

PY_VER = sys.version.split()[0].split('.')

if int(PY_VER[0]) == 2:
    if int(PY_VER[1]) < 6:
        raise NotImplementedError
    elif int(PY_VER[1]) == 6:
        memoryview = buffer

class ConstArray(object):
    '''represent a constant bytearray'''
    def __init__(self, init):
        '''
        create a hidden bytearray and expose a memoryview of that bytearray for
        read-only use
        '''
        if int(PY_VER[1]) == 6:
            self.__array = bytearray(init.decode('hex'))
        else:
            self.__array = bytearray.fromhex(init)

        self.array = memoryview(self.__array)

    def __str__(self):
        return str(self.__array)

    def __getitem__(self, *args, **kwargs):
       return self.array.__getitem__(*args, **kwargs)

ConstArray项赋值是一个TypeError:

>>> C1 = ConstArray('deadbeef')
>>> C1[0] = 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'ConstArray' object does not support item assignment
>>> C1[0]
222