在raw_data设置器中所做的任何操作都不会停止对__raw_data的直接赋值。我建议不要定义setter，而是使用__raw_data进行初始化。这将阻止对raw_data的写入，但不会阻止对__raw_data的写入。
如果你想要更严格的执行，那么根据设计，你没有太多的选择。一个选择是用C或Cython编写类。另一个选择更容易，但它有尴尬的副作用。该选项是将不可变的内置类型（如tuple）子类化，并使用__new__创建预初始化的示例，而不是使用__init__将它们转换为初始化状态：

class Immutable(tuple):
    __slots__ = [] # Prevents creation of instance __dict__
    def __new__(cls, *whatever_args):
        attribute1 = compute_it_however()
        attribute2 = likewise()
        return super(cls, Immutable).__new__(cls, attribute1, attribute2)
    @property
    def attribute1(self):
        return self[0]
    @property
    def attribute2(self):
        return self[1]

这使得对象不可变，但尴尬的副作用是对象现在是元组。

你可以得到的最接近的是只允许设置self._raw_data，如果它还没有被设置，就像在这个例子中：

class Foo(object):
    def __init__(self, dataframe):
        self._raw_data = dataframe

    @property
    def raw_data(self):
         return getattr(self, '_raw_data', None)

    @raw_data.setter
    def raw_data(self, dataframe):
        if hasattr(self, '_raw_data'):
            raise AttributeError, "Attribute is read-only")
        self._raw_data = dataframe

这使得setter基本上没用，所以你会得到相同的结果，而跳过它的代码更少（这将使属性成为只读）：

class Foo(object):
    def __init__(self, dataframe):
        self._raw_data = dataframe

    @property
    def raw_data(self):
         return self._raw_data

但是请注意，这些解决方案都不会阻止您直接设置_raw_data。