第一步是选择配置文件的格式：INI、JSON、YAML 或 TOML。

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有时，程序需要足够的参数，将它们全部作为命令行参数或环境变量既不让人愉快也不可行。 在这些情况下，你将需要使用配置文件。

有几种流行的配置文件格式。其中包括古老的（虽然有时定义不明确）INI 格式，虽然流行但有时难以手写的 JSON 格式，使用广泛但有时在细节方面令人意外的 YAML 格式，以及很多人还没有听说过的最新出现的 TOML。

你的首要任务是选择一种格式，然后记录该选择。解决了这个简单的部分之后就是时候解析配置了。

有时，在配置中拥有一个与“抽象“数据相对应的类是一个不错的想法。因为这段代码不会对配置做任何事情，所以这是展示解析逻辑最简单的方式。

想象一下文件处理器的配置：它包括一个输入目录、一个输出目录和要提取的文件。

配置类的抽象定义可能类似于：

 
 
 

  
  
  
from __future__ import annotations
 
 
 

 
 
 

  
  
  
import attr
  
  
  

  
  
  
@attr.frozen
  
  
  
class Configuration:
  
  
  
 @attr.frozen
  
  
  
 class Files:
  
  
  
 input_dir: str
  
  
  
 output_dir: str
  
  
  
 files: Files
  
  
  
 @attr.frozen
  
  
  
 class Parameters:
  
  
  
 patterns: List[str]
  
  
  
 parameters: Parameters
 
 
 

为了使特定于格式的代码更简单，你还需要编写一个函数来从字典中解析此类。请注意，这假设配置将使用破折号，而不是下划线。 这种差异并不少见。

 
 
 

  
  
  
def configuration_from_dict(details):
  
  
  
 files = Configuration.Files(
  
  
  
 input_dir=details["files"]["input-dir"],
  
  
  
 output_dir=details["files"]["output-dir"],
  
  
  
 )
  
  
  
 parameters = Configuration.Paraneters(
  
  
  
 patterns=details["parameters"]["patterns"]
  
  
  
 )
  
  
  
 return Configuration(
  
  
  
 files=files,
  
  
  
 parameters=parameters,
  
  
  
 )
 
 
 

JSON

JSON（JavaScript Object Notation）是一种类似于 JavaScript 的格式。

以下是 JSON 格式的示例配置：

 
 
 

  
  
  
json_config = """
  
  
  
{
  
  
  
 "files": {
  
  
  
 "input-dir": "inputs",
  
  
  
 "output-dir": "outputs"
  
  
  
 },
  
  
  
 "parameters": {
  
  
  
 "patterns": [
  
  
  
 "*.txt",
  
  
  
 "*.md"
  
  
  
 ]
  
  
  
 }
  
  
  
}
  
  
  
"""
 
 
 

解析逻辑使用 json 模块将 JSON 解析为 Python 的内置数据结构（字典、列表、字符串），然后从字典中创建类：

 
 
 

  
  
  
import json
  
  
  
def configuration_from_json(data):
  
  
  
 parsed = json.loads(data)
  
  
  
 return configuration_from_dict(parsed)
 
 
 

INI

INI 格式，最初只在 Windows 上流行，之后成为配置标准格式。

这是与 INI 相同的配置：

 
 
 

  
  
  
ini_config="""
  
  
  
[files]
  
  
  
input-dir = inputs
  
  
  
output-dir = outputs
  
  
  

  
  
  
[parameters]
  
  
  
patterns = ['*.txt', '*.md']
  
  
  
"""
 
 
 

Python 可以使用内置的 configparser 模块解析它。解析器充当类似 dict 的对象，因此可以直接传递给 configuration_from_dict：

 
 
 

  
  
  
import configparser
  
  
  

  
  
  
def configuration_from_ini(data):
  
  
  
 parser = configparser.ConfigParser()
  
  
  
 parser.read_string(data)
  
  
  
 return configuration_from_dict(parser)
 
 
 

YAML

YAML（Yet Another Markup Language）是 JSON 的扩展，旨在更易于手动编写。为了实现了这一点，部分原因是有一个很长的规范。

以下是 YAML 中的相同配置：

 
 
 

  
  
  
yaml_config = """
  
  
  
files:
  
  
  
 input-dir: inputs
  
  
  
 output-dir: outputs
  
  
  
parameters:
  
  
  
 patterns:
  
  
  
 - '*.txt'
  
  
  
 - '*.md'
  
  
  
"""
 
 
 

要让 Python 解析它，你需要安装第三方模块。最受欢迎的是PyYAML（pip install pyyaml）。 YAML 解析器还返回可以传递给 configuration_from_dict 的内置 Python 数据类型。但是，YAML 解析器需要一个字节流，因此你需要将字符串转换为字节流。

 
 
 

  
  
  
import io
  
  
  
import yaml
  
  
  
def configuration_from_yaml(data):
  
  
  
 fp = io.StringIO(data)
  
  
  
 parsed = yaml.safe_load(fp)
  
  
  
 return configuration_from_dict(parsed)
 
 
 

TOML

TOML（Tom's Own Markup Language）旨在成为 YAML 的轻量级替代品。其规范比较短，已经在一些地方流行了（比如 Rust 的包管理器 Cargo 就用它来进行包配置）。

这是与 TOML 相同的配置：

 
 
 

  
  
  
toml_config = """
  
  
  
[files]
  
  
  
input-dir = "inputs"
  
  
  
output-dir = "outputs"
  
  
  

  
  
  
[parameters]
  
  
  
patterns = [ "*.txt", "*.md",]
  
  
  
"""
 
 
 

为了解析 TOML，你需要安装第三方包。最流行的一种被简单地称为 toml。 与 YAML 和 JSON 一样，它返回基本的 Python 数据类型。

 
 
 

  
  
  
import toml
  
  
  
def configuration_from_toml(data):
  
  
  
 parsed = toml.loads(data)
  
  
  
 return configuration_from_dict(parsed)
 
 
 

总结

选择配置格式是一种微妙的权衡。但是，一旦你做出决定，Python 就可以使用少量代码来解析大多数流行的格式。

分享名称：使用Python解析配置文件
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