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在软件开发过程中,开发者常常需要利用一些固定的参数或常量。对于这些相对恒定且频繁使用的元素,一种常见的做法是将它们集中存储在一个特定的文件中,以避免在多个模块代码中重复定义,从而维护核心代码的清晰度和整洁性。
具体而言,我们可以将这些固定元素编写成一个Python文件,例如命名为settings.py
或config.py
。这种做法的优势在于,它允许在同一项目内部通过import
语句直接引用该文件中的配置项。然而,当需要在非Python平台上共享这些配置信息时,仅依赖.py
文件作为配置存储方式则显得不够灵活。在此情境下,选择一种更为通用的配置文件格式显得尤为重要。
目前,市场上存在多种广泛使用和流行的配置文件格式,主要包括ini、json、toml、yaml以及xml等。这些配置文件类型均支持通过标准库或第三方库进行解析,从而在不同的编程环境和平台上实现配置信息的共享与利用。
ini
ini
即 Initialize 初始化之意,早期是在 Windows 上配置文件的存储格式。ini
文件的写法通俗易懂,往往比较简单,通常由节(Section)、键(key)和值(value)组成,就像以下形式:
[localdb]
host = 127.0.0.1
user = root
password = 123456
port = 3306
database = mysql
Python 本身内置的 configparser
标准库,我们直接就可以用来对 ini
文件进行解析。如我们将上述内容保存在一个名为 db.ini
的文件中,然后使用 read()
方法来进行解析和读取,最后通过 items()
方法来获取指定节点下的所有键值对。
>>> from configparser import ConfigParser
>>> cfg = ConfigParser()
>>> cfg.read("/Users/Bobot/db.ini")
['/Users/Bobot/db.ini']
>>> cfg.items("localdb")
[('host', '127.0.0.1'), ('user', 'root'), ('password', '123456'), ('port', '3306'), ('database', 'mysql')]
需要注意的是,configparser
默认将值以字符串的形式呈现,所以这也就是为什么我们在 db.ini
文件中没有加引号而是直接将字面量写在上面的原因。
获取到键值对后,我其实直接就将其转换成字典,然后通过解包的方式进行穿参,保持代码简洁:
#!pip install pymysql
import pymysql
from configparser import ConfigParsercfg = ConfigParser()
cfg.read("/Users/Bobot/db.ini")
db_cfg = dict(cfg.items("localdb"))con = pymysql.connect(**db_cfg)
json
json
格式可以说是我们常见的一种文件形式了,也是目前在互联网较为流行的一种数据交换格式。除此之外,json
有时也是配置文件的一种。
比如 npm
(JavaScript 包管理工具类似 Python 的 pip
)、以及微软出品的目前被广泛使用的 VSCode 编辑器,都使用 json
编写配置参数。
和 configparser
一样,Python 也内置了 json
标准库,可以通过 load()
和 loads()
方法来导入文件式和字符串的 json
内容。
{"localdb":{"host": "127.0.0.1","user": "root","password": "123456","port": 3306,"database": "mysql"}
}
我们将上述内容保存为 db.json
后进行读取和解析,json
库读取 json 文件相对简单容易,而且很容易解析成 Python 的字典对象。
>>> import json
>>> from pprint import pprint
>>>
>>> with open('/Users/Bobot/db.json') as j:
... cfg = json.load(j)['localdb']
...
>>> pprint(cfg)
{'database': 'mysql','host': '127.0.0.1','password': '123456','port': 3306,'user': 'root'}
使用 json
文件配置的缺点就是语法标准严格限制,为人所诟病之一的就是无法在当中写注释,除非采取 json
类型的其他超集作为替代方案(VSCode 中能写注释的 json
参数配置文件便是代替方案的一种);同时存在嵌套过深的问题,容易导致出错,不宜用来写过长或复杂的参数配置信息。
toml
toml
格式(或 tml
格式)是 Github 联合创始人 Tom Preston-Werner 所提出的一种配置文件格式。根据维基百科的资料,toml
最开始提出时是在 2013年7月份,距今已有七年时间;它在某些方面也与后面要谈到的 yaml
文件有些类似,但如果当你知道 yaml 的规范有几十页(没有错,真的就是几十页……)的时候,可能你真的就不太愿意去写那么复杂的配置文件,toml
格式则倒是个不错的选择。
toml
格式大致如下:
从这里可以看出 toml
有点类似于前面所讲的 ini
文件。但是它比 ini
扩展了更多的内容。
在样例图片中我们可以看到,除了基本的字符串以外,例如时间戳、布尔值、数组等都进一步支持,而且样式和 Python 的原生写法十分类似。
当然这里不会过多介绍 toml
格式的一些规范说明,有人已经对官方的规范文档进行了翻译,有兴趣的朋友可以直接查阅。
这么契合 Python 方式的配置文件类型已经有开发者造出了相应的「轮子」,目前在 Github 上 Stars 数最多的是则是 uiri/toml
的版本,不过该版本仅通过了 v0.5 版本 toml
规范,但在使用上还是蛮简洁的,我们可以通过 pip
命令进行安装
pip install toml
该库的解析方式很简单,也有点类似于 json
库的解析用法,即通过load()
或 loads()
来进行解析;同理转换并导出也是同样类似的用法。
比如我们现在将以下内容写入到 config.toml
中:
[mysql]
host = "127.0.0.1"
user = "root"
port = 3306
database = "test"[mysql.parameters]pool_size = 5charset = "utf8"[mysql.fields]pandas_cols = [ "id", "name", "age", "date"]
紧接着我们就可以通过 toml
库中的 load()
方法来进行读取:
>>> import toml
>>> import os
>>> from pprint import pprint
>>> cfg = toml.load(os.path.expanduser("~/Desktop/config.toml"))
>>> pprint(cfg)
{'mysql': {'database': 'test','fields': {'pandas_cols': ['id', 'name', 'age', 'date']},'host': '127.0.0.1','parameters': {'charset': 'utf8', 'pool_size': 5},'port': 3306,'user': 'root'}}
可以看到 toml
文件被间接地转化成了字典类型,当然这也就是 json
版的写法(将单引号替换成双引号即可),方便我们后续调用或者传参。
yaml
yaml
格式(或 yml
格式)是目前较为流行的一种配置文件,它早在 2001 由一个名为 Clark Evans 的人提出;同时它也是目前被广泛使用的配置文件类型,典型的就是 Docker 容器里的 docker-compose.yml
配置文件,如果经常使用 Docker 进行部署的人对此不会陌生。
yaml
文件的设计从 Python、XML 等地方获取灵感,所以在使用时能很清楚地看到这些部分的影子。
在上一节 toml
内容里我曾提到,yaml
的规范内容可以说是冗长和复杂,足足有80页之多。
感兴趣的朋友可以再自行了解相关用法。
YAML 官方早已经提供了相应的 Python 库进行支持,即 PyYAML
;当然也同样需要我们事先进行安装:
pip install pyyaml
同 json
库和 toml
库一样,通过 load()
方法来进行加载。
需要注意的是,使用 load()
方法会存在一定的安全隐患,从思科 Talos 的这份报告中我们可以看到,如果加载了未知或不信任的 yaml
文件,那么有可能会存在被攻击的风险和网络安全隐患,因为它能够直接调用相应的 Python 函数来执行为攻击者所需要的命令,比如说在 yaml
文件中写入这么一段:
# 使用Linux和macOS的朋友不要轻易尝试
!!python/object/apply:os.system ["rm -rf /"]
因此最好是使用 safe_load()
来代替 load()
方法。
这和 Python 内置的 string
标准库中 Template
类的 substitute()
模板方法一样存在着同样的安全隐患,所以使用 safe_substitute()
来替代是一样的道理。
如我们现在将之前的一些配置信息写入 config.yaml
文件中:
mysql:host: "127.0.0.1"port: 3306user: "root"password: "123456"database: "test"parameter:pool_size: 5charset: "utf8"fields:pandas_cols: - id- name- age- date
然后我们通过 safe_load()
方法进行解析:
>>> import os
>>> from pprint import pprint
>>>
>>> with open(os.path.expanduser("~/config.yaml"), "r") as config:
... cfg = yaml.safe_load(config)
...
>>> pprint(cfg)
{'mysql': {'database': 'test','fields': {'pandas_cols': ['id', 'name', 'age', 'date']},'host': '127.0.0.1','parameter': {'charset': 'utf8', 'pool_size': 5},'password': '123456','port': 3306,'user': 'root'}}
可以看到最后结果和前面的 toml
库的解析结果基本一致。
结语
以上综述了若干主流且普遍采用的配置文件类型及其对应的Python读取方法。然而,部分读者或许已注意到,其中并未涵盖XML格式的配置文件。尽管XML配置文件在Java系编程语言环境中更为常见,但其可读性往往令人望而却步。对于不熟悉XML文件的读者而言,一个直观的理解方式是,通过Chrome浏览器访问任意网站,随后按F12键进入开发者工具,观察其中繁复的HTML元素,这些元素在某种程度上可视作XML文件的缩影。
除了上述主流配置文件类型之外,还存在如.cfg、.properties等格式的文件,它们同样可作为配置文件使用。甚至如前文所述,单独采用一个.py文件来编写各类配置信息,并以此作为配置文件进行导入,亦无不可。然而,在跨语言共享配置信息时,此类方法可能会面临一定的障碍。鉴于篇幅限制及主题聚焦,本文对此类非主流配置文件类型不做过多阐述。对于对此类内容感兴趣的读者,建议进一步自行深入研究。
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