python实现不可修改的常量

本文介绍了一种在Python中实现常量的方法,通过定义一个_const类并重写其__setattr__方法,来阻止对已赋值属性的再次赋值,以此模拟C/C++/Java中的const行为。

因为种种原因,Python并未提供如C/C++/Java一样的const修饰符,换言之,python中没有常量,至少截止2015年年末,还没有这个打算。Python程序一般通过约定俗成的变量名全大写的形式来表示这是一个常量,但是这终究不是长久之计。

其实Python可以曲线救国实现常量。

在Python的面向对象中,

object.__setattr__()

这个built-in function在对类的属性赋值的时候会自动调用。其函数原型为:

object.__setattr__(self, name, value)

其中name为变量名,value为变量值。

而object.__dict__则以dict的形式保存了object内所有可写的属性,key为变量名,value为变量值。

那么我们就有可能通过建立一个const类,对其object.__setattr__()方法进行overwrite,在对属性值进行赋值的时候判断,如果属性存在,则表示这是对常量的重赋值操作,从而抛出异常,如果属性不存在,则表示是新声明了一个常量,可以进行赋值操作。

const.py 代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
class _const:
	class ConstError(TypeError) : pass
def __setattr__(self, key, value):
		# self.__dict__
		if self.__dict__.has_key(key):
			raise self.ConstError,"constant reassignment error!"
		self.__dict__[key] = value
import sys
sys.modules[__name__] = _const()

其中,1-10行是上述思路的类的一个实现。

第12-14行的写法值得说明。我们尽管拥有了_const类,但是我们当前使用这个类仍然需要

import const

c = const._const()
c.TEST_CONSTANT = 'test'

这样的形式来声明一个常量TEST_CONSTANT,然而我们希望用更简洁的方法进行常量的赋值。形如:

import const

const.TEST_CONSTANT = 'test'

在python中,__name__内置属性是当前的class或者type的值。通俗地讲,__name__的值有以下两种形式:

    • 如果运行某一个py文件,在该文件中,__name__的值为'__main__'
    • 如果import了某一个py文件,那么在该import的文件中,__name__的值为该文件的文件名(不带.py后缀)

而sys.modules是一个dict对象,包括了当前上下文中python已经load的所有模块的信息,dict的key为文件名,value为模块对象。

在const.py 中,14行的写法等价于

import const

sys.modules['const'] = _const()

即,让_const类作为模块的入口点,引入const.py等价于声明了一个_const类的实例。

至此python的常量实现完毕,使用test.py测试:

# -*- coding: utf-8 -*-

import const

const.TEST = 'test'
print const.TEST
const.TEST1 = 'test1'
print const.TEST1
const.TEST = 'test'
print const.TEST

打印信息如下:

test
test1
Traceback (most recent call last):
  File "H:/code/test.py", line 9, in <module>
    const.TEST = 'test'
  File "H:\code\const.py", line 9, in __setattr__
    raise self.ConstError,"constant reassigning error!"
const.ConstError: constant reassignment error!

成功为两常量赋值,在试图修改第一个常量值时抛出异常:)

### Python 中不可变数据类型的底层实现 #### 整型 `int` 的底层实现Python 中,整型对象由结构体 `_longobject` 表示。该结构体包含了引用计数和其他必要的字段来存储实际数。 ```c typedef struct _longobject { PyObject_VAR_HEAD digit ob_digit[1]; } PyLongObject; ``` 当创建一个新的整型对象时,Python 解释器会调用相应的分配函数并初始化这个结构体中的成员变量[^1]。由于整数是不可变的,在执行加法操作或其他运算符重载方法时会产生新的实例而不是修改现有实例的内容。 对于小范围内的整数(通常是从 `-5` 到 `256`),CPython 实现了一个优化措施——预先分配这些常用的小整数,并让它们共享相同的内存地址。因此,在此范围内相同的不同整型常量实际上指向同一个对象[^2]。 #### 字符串 `str` 的底层实现 字符串是以 Unicode 编码形式保存的一系列字符组成的序列。其内部表示依赖于特定平台上的宽字符宽度: - 如果编译时指定了窄构建选项,则每个字符占用 1 或 2 个字节; - 否则,默认情况下采用更高效的 UTF-8 编码方式处理多语言文本。 每当遇到涉及改变字符串内容的操作时,如拼接两个字符串或将某个位置处替换成其他子串,都会触发新字符串对象的创建过程。这确保了原始字符串保持不变,从而维持了不可变性的特性[^3]。 此外,为了提高性能和减少重复计算开销,某些特殊模式下的字符串可能会被缓存起来供后续使用。例如,通过名称查找模块属性或类成员时所使用的标识符会被自动加入到解释器级别的符号表里以便快速访问[^4]。 #### 元组 `tuple` 的底层实现 元组是一种有序容器类型,用于封装固定数量且不同种类的对象作为整体看待。它同样遵循着不可变的原则,即一旦构造完成就不能再对其元素进行增删改等任何变动行为。 具体来说,元组是由如下所示的一个简单数组构成: ```c struct PyTupleObject { PyObject_VAR_HEAD PyObject *ob_item[]; }; ``` 这里的关键在于 `PyObject **ob_item[];` 部分,它是一个动态大小的指针数组用来存放各个组件之间的链接关系。尽管可以读取其中任何一个项目的引用,但却无法直接更改它们指向的目标实体,除非重新赋整个表达式以生成全新的组合结果[^5]。 综上所述,上述三种基本内置类型都具备各自独特的低级设计思路来保障自身的不可变性质得以贯彻始终。
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