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)

(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。

Python字典是可变的，所以它们似乎不是声明常量的好方法:

>>> constants = {"foo":1, "bar":2}
>>> print constants
{'foo': 1, 'bar': 2}
>>> constants["bar"] = 3
>>> print constants
{'foo': 1, 'bar': 3}

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

注意:这是一个糟糕的想法和糟糕的实现。此外，它只适用于最后的小例子，一个完整的实现将意味着大量的工作，这是我太懒了。而且，在Python 3.8之前，审计钩子可能是不可用的。

我基本上回答了另一个问题，结果和这个问题有关。它的思想是，你可以利用审计钩子来捕捉每一行的执行，解析代码对象，如果它满足某些条件(例如某个前缀并且已经定义过一次)，你可以抛出一个错误。

你可能不得不支持其他赋值类型(例如，对于导入的东西，可能对于函数内部的局部变量，解包等)，不使用全局变量，因为字典可以很容易地修改，实际上调查这是否安全，接受这个实现将对你的整个应用程序造成的性能损失，确保它在REPL之外工作，在ipython内部工作，等等等等。不管怎样，我们开始吧:

>>> import sys
>>> import ast
>>> import dis
>>> import types
>>> 
>>> 
>>> def hook(name, tup):
...     if name == "exec" and tup:
...         if tup and isinstance(tup[0], types.CodeType):
...             code = tup[0]
...             store_instruction_arg = None
...             instructions = [dis.opname[op] for op in code.co_code]
...             
...             for i, instruction in enumerate(instructions):
...                 if instruction == "STORE_NAME":
...                     store_instruction_arg = code.co_code[i + 1]
...                     break
...             
...             if store_instruction_arg is not None:
...                 var_name = code.co_names[store_instruction_arg]
...                 if var_name in globals():
...                     raise Exception("Cannot re-assign variable")
... 
>>> 
>>> sys.addaudithook(hook)
>>> 
>>> a = '123'
>>> a = 456
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 16, in hook
Exception: Cannot re-assign variable
>>> 
>>> a
'123'

如果你以这种方式结束，你不应该，除了修复和泛化代码，你可能会想要找到一种方法，只让一些东西不变，例如，只有那些有特殊前缀的对象或只有对象有一些注释。

Python没有常量。

也许最简单的替代方法是为它定义一个函数:

def MY_CONSTANT():
    return 42

MY_CONSTANT()现在拥有常量的所有功能(加上一些讨厌的大括号)。