在 python 中，虽然通常约定使用大写变量名来表示常量，但这仅是一种惯例，语言本身并不会强制其不可变性。然而，python 的 enum（枚举）类型却能有效地阻止其成员值被覆盖或修改，从而实现严格的只读访问。这种看似矛盾的行为背后，是 python 语言中两个强大的特性在协同作用：魔术方法（magic methods）和元类（metaclasses）。
1. 魔术方法：__setattr__ 的作用
Python 提供了多种“钩子”方法，允许开发者自定义对象的行为。这些方法通常以双下划线开头和结尾（例如 __str__、__init__），因此被称为魔术方法或“dunders”（double underscores 的缩写）。
其中，__setattr__(self, name, value) 是一个特别重要的魔术方法，它在每次尝试为对象设置属性时被调用。通过重写此方法，我们可以拦截属性赋值操作，并在赋值发生之前或之后执行自定义逻辑，甚至阻止赋值。
以下是一个简单的示例，展示了如何通过 __setattr__ 监听实例属性的设置：
from typing import Any
class Talkative:
def __setattr__(self, name: str, value: Any) -> None:
"""
拦截实例属性设置操作。
"""
print(f"正在为 {self!r} 设置属性 {name!r}：{value!r}")
# 调用父类的 __setattr__ 方法来实际设置属性
super().__setattr__(name, value)
# 创建 Talkative 类的实例
obj = Talkative()
obj.a = "xyz"
obj.b = -1输出：
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正在为 <__main__.Talkative object at 0x...> 设置属性 'a'：'xyz' 正在为 <__main__.Talkative object at 0x...> 设置属性 'b'：-1
然而，需要注意的是，上述 __setattr__ 的定制仅适用于 Talkative 类的实例。如果尝试为 Talkative 类本身设置属性，这个 __setattr__ 方法并不会被调用：
Talkative.idea = "lightbulb" # 不会触发上述 __setattr__ 的输出
这是因为 Python 中的类本身也是对象，它们是 type 类的实例。要定制类对象本身的属性设置行为，我们需要引入元类的概念。
2. 元类：定制类对象的行为
元类是“类的类”。在 Python 中，所有类默认都是 type 类的实例。我们可以通过定义一个自定义的 type 子类作为元类，来控制类的创建过程以及类对象的行为。
为了定制类对象本身的属性设置行为，我们需要在元类中定义 __setattr__ 方法。当为一个类的属性赋值时，实际上是调用了该类元类的 __setattr__ 方法。
以下示例展示了如何使用元类来拦截类属性的设置：
from typing import Any
class TalkativeType(type):
"""
一个自定义元类，用于拦截类属性设置。
"""
def __setattr__(cls, name: str, value: Any) -> None:
"""
拦截类属性设置操作。
这里的第一个参数约定使用 cls 来表示操作的是类对象。
"""
print(f"正在为 {cls!r} 设置类属性 {name!r}：{value!r}")
# 调用父元类 (type) 的 __setattr__ 方法来实际设置属性
super().__setattr__(cls, name, value)
class Talkative(metaclass=TalkativeType):
"""
使用 TalkativeType 作为其元类的类。
"""
pass
# 为 Talkative 类设置属性
Talkative.q = "bert"输出：
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正在为设置类属性 'q'：'bert'
在这个例子中，当 Talkative.q = "bert" 执行时，实际上是调用了 TalkativeType 元类的 __setattr__ 方法。参数 cls 在这里代表了 Talkative 类对象本身。
深入探讨：为什么不能直接为类绑定 __setattr__？
你可能会尝试直接为类 Talkative2 绑定一个自定义的 __setattr__ 函数，例如：
from types import MethodType
class Talkative2:
pass
def talkative_setattr(self, name, value):
print(f"Setting attribute {name!r} on {self!r}: {value!r}")
object.__setattr__(self, name, value)
# 尝试直接绑定 __setattr__
# Talkative2.__setattr__ = MethodType(talkative_setattr, Talkative2) # 这种方式不会生效
# Thing.q = "bert"这种方法不会生效，原因在于 Python 查找魔术方法（dunders）的方式与查找普通方法不同。魔术方法不是通过常规的属性查找机制在实例或类上查找的。它们是直接在对象类型上查找的。这意味着，当为 Talkative2 类设置属性时，Python 会查找 Talkative2 的类型（即 type 类）是否定义了 __setattr__。由于 type 类没有我们自定义的 __setattr__，因此我们尝试直接绑定到 Talkative2 上的 __setattr__ 会被忽略，并执行默认的属性设置行为。只有通过元类，才能真正修改类对象的魔术方法行为。
3. Enum 的实现机制：元类与只读强制
Python 的 enum 模块正是利用了上述两种机制来强制实现枚举成员的只读访问。Enum 类的定义中，指定了一个名为 EnumType 的元类：
class Enum(metaclass=EnumType):
# ...而 EnumType 这个元类中，就定义了一个定制的 __setattr__ 方法。这个方法的核心逻辑是检查尝试设置的属性名是否已经是一个已存在的枚举成员。如果是，它会抛出一个 AttributeError，从而阻止对枚举成员的重新赋值。
我们可以从 Python 官方源代码中看到 EnumType 的相关实现：
class EnumType(type):
"""
Metaclass for Enum
"""
# ... 其他方法 ...
def __setattr__(cls, name, value):
"""
阻止对 Enum 成员的重新赋值。
直接对类命名空间进行赋值只会改变从 Enum 类获取 Enum 成员的
几种可能方式之一，从而导致不一致的枚举。
"""
# 获取当前类中已有的枚举成员映射
member_map = cls.__dict__.get('_member_map_', {})
# 如果尝试设置的属性名是已存在的成员，则抛出错误
if name in member_map:
raise AttributeError('无法重新赋值成员 %r' % (name, ))
# 否则，调用父元类 (type) 的 __setattr__ 方法来正常设置属性
super().__setattr__(cls, name, value)
# ... Enum 类的定义 ...总结：
通过这种设计，Enum 类型确保了其成员的不可变性：
- 当定义一个 Enum 类时，它使用 EnumType 作为其元类。
- EnumType 元类重写了 __setattr__ 方法。
- 每当尝试为 Enum 类（例如 Color.RED = "new_value"）设置属性时，EnumType 的 __setattr__ 方法就会被调用。
- 这个 __setattr__ 方法会检查 name 是否已存在于 _member_map_ 中（即是否为已定义的枚举成员）。
- 如果 name 是一个已存在的枚举成员，它会立即抛出 AttributeError，从而有效地阻止了对枚举成员的修改或重新赋值。
这种巧妙的结合使得 Python Enum 能够在不依赖语言层面的“常量”强制机制的情况下，实现其成员的只读访问，为开发者提供了健壮且易于使用的枚举类型。
