constprotocol 0.0.1

Python本身是可变的，只有少数内建类如 int、str 和 tuple 具有真正的不可变性；其他一切都可以被修改。这允许进行很多巧妙的操作，但同时也可能导致一些难以解决的bug。想想看这样的代码

class MyClass:

    def __init__(self) -> None:
        self._mylist: List[str] = []

    def get_mylist(self) -> List[str]:
        return self._mylist

当有人获取这个列表并修改它时会发生什么？当然，你会得到bug，因为MyClass现在有了它不应该有的东西。当然，解决这个问题的最简单方法是这样做

class MyClass:

    def __init__(self) -> None:
        self._mylist: List[str] = []

    def get_mylist(self) -> List[str]:
        return self._mylist.copy()

问题解决了，对吧？如果_mylist有一百万条条目怎么办？这可能会迅速成为你程序的一个巨大瓶颈。在大多数静态类型语言中，你有一些“const”或“immutable”修饰符，告诉编译器/解释器“不要修改这个”。在Python中通常这是不可能的，但我们有像mypy和Protocols这样的静态类型检查器。我们可以创建一个协议，实现所有不修改类的函数，并只暴露这些。然后静态类型检查器可以帮我们捕获修改。

from constprotocol import ConstList

class MyClass:

    def __init__(self) -> None:
        self._mylist: List[str] = []

    def get_mylist(self) -> ConstList[str]:
        return self._mylist

c = MyClass()
c.get_mylist().append('foo')  # Error: ConstList has not method append!

当然，底层Python值实际上并没有变得不可变，但就像C和C++一样，它更像是一个承诺，如果你拿一个ConstList或返回一个，你就不会修改它。

const 协议的一个目标是在运行时没有性能影响。你可以创建一个不可变代理，它封装一个值，仅公开其 const 方法，并将所有属性作为只读（使用属性和更多代理）。但这会增加运行时开销，并增加代码复杂性。这种方法在代码中几乎不增加运行时开销和复杂性。

l: ConstList[str] = ['a', 'b', 'c']
ml = l.copy()
reveal_type(ml)