• Python配置管理的几种方式


    一、 为什么要使用配置

    如果我们在较复杂的项目中不使用配置文件,我们可能会面临下面的情况:

    • 你决定更改你的项目中数据库的 host, 因为你要将项目从测试环境转移到实际的上产环境中。如果你的项目中多个位置用到了这个 host,那你不得不一个一个找到这些位置再修改成新的 host。花了半天,然后过了一天,你发现项目在生产环境有些问题,需要重新移回测试环境,你得再次修改,这样工作很繁琐很不优雅。
    • 你开发了一个很棒的开源项目,你想将其放到版本控制系统例如github上,但是你服务器的主机的地址、账号、密码也都上传上去了,但是你没有意识到,直到有个 bad guy 拿到了你的信息,从你的服务器窃取信息、攻击你的服务器,让你产生了极大的损失。然后你想把程序改动一下,把涉密的信息比如地址密码都删掉,可是由于版本控制的原因,别人依然能看到你以前版本的代码。于是你不得不改掉你的账户、密码等,真的是个悲伤的开源项目经历。

    但是,如果你使用了配置管理呢,那会有以下几个优点:

    • 这样就提高了代码的重用性,不再每次都去修改代码内部
    • 这意味着其他不太懂你代码内部的人也可以使用你的项目,只用根据需求更改配置即可
    • 有利于团队协作
    • 有利于安全数据/秘密数据的管理

    二、Python 中进行配置管理的几种方式

    由于使用 Python 较多,因此基于 Python 进行配置管理的相关说明,当然其他语言也都是大同小异,主要思想还是不变。

    2.1 使用 Python 内置的数据结构(如字典)

    2.1.1单个文件下的单个配置

    我们很自然就能想到这一点,例如以下代码:

    # main.py
    
    import pymysql
    
    DATABASE_CONFIG  = {
        'host':'localhost',
        'dbname':'db',
        'user':'user',
        'password':'pwd',
        'port':3306
    }
    
    def connect_db_do_something1(dbname):
        if dbname != config.DATABASE_CONFIG['dbname']:
            raise ValueError("Couldn't not find DB with given name")
        conn = pymysql.connect(host=config.DATABASE_CONFIG['host'],
                               user=config.DATABASE_CONFIG['user'],
                               password=config.DATABASE_CONFIG['password'],
                               db=config.DATABASE_CONFIG['dbname'])
        '''
        do something 1
        '''
    
    def connect_db_do_something2(dbname):
        if dbname != config.DATABASE_CONFIG['dbname']:
            raise ValueError("Couldn't not find DB with given name")
        conn = pymysql.connect(host=config.DATABASE_CONFIG['host'],
                               user=config.DATABASE_CONFIG['user'],
                               password=config.DATABASE_CONFIG['password'],
                               db=config.DATABASE_CONFIG['dbname'])
        '''
        do something 2
        '''
    
    connect_db_do_something1('db')
    connect_db_do_something2('db')
    

    在上面的代码中,我们可以看到,同一数据库配置,我们反复使用了两次,如果我们需要更改数据库相关的数据如password,我们不需要在两个方法内部修改,而是只用修改DATABASE_CONFIG字典中的相关值即可。和以前没有配置管理的时候相比,减少了太多的工作量了。

    2.1.2多个文件下的单个配置

    但是当你的项目开始变得复杂的时候,你的文件就不止一个这么简单了,这时候如果我需要在 main2.py 里面需要用 DATABASE_CONFIG 的时候就不是很方便了,因为如果直接 import main 的时候,虽然能够使用 main.DATABASE_CONFIG ,但同时 mian.py 中的

    connect_db_do_something1('db')
    connect_db_do_something2('db')
    

    也被执行了,这可不是我们想看到的,因此我们有了新的需求,能在同一个项目下的不同文件里简单快速的导入我们的数据库配置 DATABASE_CONFIG,于是我们想出了下面的方法来解决这个问题:

    # config.py
    DATABASE_CONFIG = {
        'host': 'localhost',
        'dbname': 'db',
        'user': 'user',
        'password': 'pwd',
        'port': 3306
    }
    
    # main1.py
    import pymysql
    import config
    
    def connect_db_do_something1(dbname):
        if dbname != config.DATABASE_CONFIG['dbname']:
            raise ValueError("Couldn't not find DB with given name")
        conn = pymysql.connect(host=config.DATABASE_CONFIG['host'],
                               user=config.DATABASE_CONFIG['user'],
                               password=config.DATABASE_CONFIG['password'],
                               db=config.DATABASE_CONFIG['dbname'])
        '''
        do something 1
        '''
    connect_db_do_something1('db')
    
    # main2.py
    import pymysql
    import config
    
    def connect_db_do_something2(dbname):
        if dbname != config.DATABASE_CONFIG['dbname']:
            raise ValueError("Couldn't not find DB with given name")
        conn = pymysql.connect(host=config.DATABASE_CONFIG['host'],
                               user=config.DATABASE_CONFIG['user'],
                               password=config.DATABASE_CONFIG['password'],
                               db=config.DATABASE_CONFIG['dbname'])
        '''
        do something 2
        '''
    connect_db_do_something2('db')
    

    按照上面的代码,我们可以在两个不同的文件 main1.pymain2.py 中分别引用 config.py 中配置了,我们的配置管理看起来更进一步了。

    2.1.3 单个文件下的多个配置

    有可能我们的项目需要多个配置文件,比如测试环境和生产环境。先从单个文件讲起,我们可以采用如下解决方案:

    # config.py
    class Config:
        APP_NAME = 'myapp'
        SECRET_KEY = 'secret-key-of-myapp'
        ADMIN_NAME = 'administrator'
    
        AWS_DEFAULT_REGION = 'ap-northeast-2'
        
        STATIC_PREFIX_PATH = 'static'
        ALLOWED_IMAGE_FORMATS = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'gif']
        MAX_IMAGE_SIZE = 5242880 # 5MB
    
    
    class DevelopmentConfig(Config):
        DEBUG = True
        
        AWS_ACCESS_KEY_ID = 'aws-access-key-for-dev'
        AWS_SECERT_ACCESS_KEY = 'aws-secret-access-key-for-dev'
        AWS_S3_BUCKET_NAME = 'aws-s3-bucket-name-for-dev'
        
        DATABASE_URI = 'database-uri-for-dev'
    
    
    class TestConfig(Config):
        DEBUG = True
        TESTING = True
        
        AWS_ACCESS_KEY_ID = 'aws-access-key-for-test'
        AWS_SECERT_ACCESS_KEY = 'aws-secret-access-key-for-test'
        AWS_S3_BUCKET_NAME = 'aws-s3-bucket-name-for-test'
        
        DATABASE_URI = 'database-uri-for-dev'
      
    
    class ProductionConfig(Config):
        DEBUG = False
    
        AWS_ACCESS_KEY_ID = 'aws-access-key-for-prod'
        AWS_SECERT_ACCESS_KEY = 'aws-secret-access-key-for-prod'
        AWS_S3_BUCKET_NAME = 'aws-s3-bucket-name-for-prod'
    
        DATABASE_URI = 'database-uri-for-dev'
    
    # main.py
    import sys
    import config
    import sys
    import config
    
    '''
    do some important things
    '''
    
    if __name__ == '__main__':
        env = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 2 else 'dev'
        
        if env == 'dev':
            app.config = config.DevelopmentConfig
        elif env == 'test':
            app.config = config.TestConfig
        elif env == 'prod':
            app.config = config.ProductionConfig
        else:
            raise ValueError('Invalid environment name')
    

    这样我们就可以从一个配置文件中获取不同级别的不同配置了。

    2.1.4 多个文件下的多个配置

    和上面类似,只不过换成了从不同的文件中读取同一个配置文件的不同配置:

    # config.py
    class Config:
        APP_NAME = 'myapp'
        SECRET_KEY = 'secret-key-of-myapp'
        ADMIN_NAME = 'administrator'
    
        AWS_DEFAULT_REGION = 'ap-northeast-2'
        
        STATIC_PREFIX_PATH = 'static'
        ALLOWED_IMAGE_FORMATS = ['jpg', 'jpeg', 'png', 'gif']
        MAX_IMAGE_SIZE = 5242880 # 5MB
    
        
    class DevelopmentConfig(Config):
        DEBUG = True
        
        AWS_ACCESS_KEY_ID = 'aws-access-key-for-dev'
        AWS_SECERT_ACCESS_KEY = 'aws-secret-access-key-for-dev'
        AWS_S3_BUCKET_NAME = 'aws-s3-bucket-name-for-dev'
        
        DATABASE_URI = 'database-uri-for-dev'
        
    class TestConfig(Config):
        DEBUG = True
        TESTING = True
        
        AWS_ACCESS_KEY_ID = 'aws-access-key-for-test'
        AWS_SECERT_ACCESS_KEY = 'aws-secret-access-key-for-test'
        AWS_S3_BUCKET_NAME = 'aws-s3-bucket-name-for-test'
        
        DATABASE_URI = 'database-uri-for-dev'
      
    
    class ProductionConfig(Config):
        DEBUG = False
    
        AWS_ACCESS_KEY_ID = 'aws-access-key-for-prod'
        AWS_SECERT_ACCESS_KEY = 'aws-secret-access-key-for-prod'
        AWS_S3_BUCKET_NAME = 'aws-s3-bucket-name-for-prod'
    
        DATABASE_URI = 'database-uri-for-dev'
    
    
    class CIConfig:
        SERVICE = 'travis-ci'
        HOOK_URL = 'web-hooking-url-from-ci-service'
    
    
    # main1.py
    import config
    
    dev_config = config.DevelopmentConfig
    '''
    do something
    '''
    
    # main2.py
    import config
    
    app.ci = config.CIConfig
    '''
    do otherthing
    '''
    

    这样使用更加灵活了,从不同的文件里读取不同的配置,而我们对于配置的增删改只需要在 config.py 中进行,配置管理技能再次进阶!

    2.2 使用外部配置文件

    比起使用 Python 内建的数据结构,更加通用的方法是使用外部配置文件,因为这些文件只会被视为配置文件,而不会像 config.py 一样有代码的属性。外部配置文件的格式多种多样,我们在使用它的时候会根据文件格式有不同的读取方式。例如:*.yaml 或者 *.yml*.json *.cfg*.conf*.ini , 甚至是你自定义的文件 *.yourname

    2.2.1 YAML

    YAML(/ˈjæməl/,尾音类似camel骆驼)是一个可读性高,用来表达数据序列化的格式。YAML参考了其他多种语言,包括:C语言、Python、Perl,并从XML、电子邮件的数据格式(RFC 2822)中获得灵感。Clark Evans在2001年首次发表了这种语言[1],另外Ingy döt Net与Oren Ben-Kiki也是这语言的共同设计者[2]。当前已经有数种编程语言或脚本语言支持(或者说解析)这种语言。
    ----- 中文维基百科

    YAML 看起来像下面这种格式:

    mysql:
        host: localhost
        dbname: db
        user: user
        passwd: pwb
        port: 3306
    other:
        host: other_host
        dbname: other_db
        user: other_user
        passwd: other_pwb
        port: 3306
    

    可以通过类似下面的代码来读取里面的内容:

    import yaml
    
    with open("config.yml", 'r') as ymlfile:
        cfg = yaml.load(ymlfile)
    
    print(cfg['mysql'])
    

    将输出以下内容

    {'host': 'localhost',
     'dbname': 'db',
     'user': 'user',
     'password': 'pwd',
     'port': 3306}
    

    如果需要从 python 写入配置到 YAML 也很容易,只需要使用 yaml.dump(dict) 即可,dict 指的是配置的字典。更加详细的内容可以查看 PyYAML Documentation

    2.2.2 INI

    INI文件是一个无固定标准格式的配置文件。它以简单的文字与简单的结构组成,常常使用在Windows操作系统,或是其他操作系统上,许多程序也会采用INI文件做为设置程序之用。Windows操作系统后来以注册表的形式取代掉INI档。INI文件的命名来源,是取自英文“初始(Initial)”的首字缩写,正与它的用途——初始化程序相应。有时候,INI文件也会以不同的扩展名,如“.CFG”、“.CONF”、或是“.TXT”代替。
    ----- 中文维基百科

    它长的像这样:

    [mysql]
    host=localhost
    dbname=db
    user=user
    passwd=pwd
    port=3306
    
    [other]
    host=other_host
    dbname=other_db
    user=other_user
    passwd=other_pwb
    port=3306
    

    通过以下代码可以读取它:

    import configparser
    
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read("config.ini")
    host = config['mysql']['host']
    print(host)
    

    这将输出 INI 配置文件中的 mysql section 中的 host

    要写入 INI 配置文件也很简单,参考如下代码即可:

    import configparser
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read("config.ini")
    config['mysql']['test_str'] = 'a test string'
    config.write(open("ini", "w"))
    

    现在的配置文件会变成:

    [mysql]
    host = localhost
    dbname = db
    user = user
    passwd = pwd
    port = 3306
    test_str = a test string
    
    [other]
    host=other_host
    dbname=other_db
    user=other_user
    passwd=other_pwb
    port=3306
    

    2.2.3 JSON

    JSON是JavaScript对象表示法的缩写。它非常广泛,因此对许多编程语言都有很好的支持。它的格式大家也很眼熟,看起来和 Python 中的字典很像:

    {
        "mysql":{
            "host": "localhost",
            "dbname": "db",
            "user" : "user",
            "password": "pwd",
            "port": 3306
        },
        "other":{
            "host": "other_host",
            "dbname": "other_db",
            "user": "other_user",
            "passwd": "other_pwb",
            "port": 3306
        }
    

    你可以参考以下代码读取:

    import json
    
    with open('config.json') as json_data_file:
        config = json.load(json_data_file)
    
    host = config['mysql']['host']
    print(host)
    
    # output: localhost
    

    要将配置写入json中也很简单,参考以下代码:

    import json
    
    with open('config.json') as json_data_file:
        config = json.load(json_data_file)
    
    config['mysql']['test_str'] = 'a test string'
    
    with open('config.json', 'w') as outfile:
        json.dump(config, outfile)
    

    这样就会得到增加了配置的json文件了:

    {
        "mysql":{
            "host": "localhost",
            "dbname": "db",
            "user" : "user",
            "password": "pwd",
            "port": 3306,
            "test_str" : "a test string"
        },
        "other":{
            "host": "other_host",
            "dbname": "other_db",
            "user": "other_user",
            "passwd": "other_pwb",
            "port": 3306
        }
    }
    

    其他格式的文件大多如此,就不赘述了。并且外部的配置文件中也可以配置多个配置(mysql, other等)

    2.3 使用环境变量

    但是,回到我们开篇讲的问题,以上的两种配置管理方案(使用 Python 内置的数据结构、使用外部配置文件) 都忽略了两个问题:

    其一,我们如何应对安全数据直接曝光于公众的可能问题呢,如果我们需要使用版本控制系统例如 Github,或许我们可以尝试将 config.py 文件放到 .gitignore 里面,但我们如果哪一天修改了仓库,忘了将 config.py 忽略掉而 push 到了GitHub 上,那么我们的安全敏感信息仍然会向公众泄露,由于版本控制的存在,即使你删掉了还会有这条提交记录,处理起来会很麻烦。

    其二,如果我们要在我们本地新开一个项目,这个项目也需要引用一样的数据库配置文件,或许我们可以找到第一个项目的文件夹,复制出 config.py 到 新的项目文件夹。嗯,看起来可行,但是,如果你要新开十几个项目呢,几百个项目呢?

    因此我们可以引入下一种配置管理的方式,对解决上面提出的两个问题都是较为友好的解决方案,即使用环境变量,各种开发环境(Win、Mac、Linux)的系统环境变量的设置方式有所不同,可以参考这篇文章

    另外 PyCharm 和 VS Code 有更加方便的配置方式,可以为不同的项目分配不同的设置。

    PyCharm 中,在菜单 Run->Edit configurations 中,手动设置Environment variables

    VS Code 中,在 Setting 中搜索 env ,在 Terminal 中选择你的操作系统相关的Terminal > Integrated > Env: Your OS ,点进 settings.json 进行添加

    使用环境变量配置值不用作为单独的文件进行管理,因此有较小的安全风险,它很容易使用,可以在你的开发环境中的任何项目任何代码库中使用,但是它的管理方式可能有些复杂。有些环境无法使用环境变量,比如Apache,Nginx等Web服务器,这时候就需要采用其他的方式。

    2.4 使用动态加载

    这种方法比利用 Python 内置的数据结构更加先进,内置数据结构的方法要求配置文件必须要在可以直接 import 的路径上。但是动态加载中,配置文件不必在可直接导入的路径上,甚至可以位于其他存储库中,这样的话,配置文件就和项目分隔开了,其他的项目也可以动态加载这个配置文件,例如:

    # /opt/settings/config.py
    DATABASE_CONFIG = {
        'host': 'localhost',
        'dbname': 'company',
        'user': 'user',
        'password': 'password',
        'port': 3306
    }
    
    # main.py
    import sys
    import pymysql
    
    sys.path.append('/opt/settings')
    import config
    
    def connect_db(dbname):
        if dbname != config.DATABASE_CONFIG['dbname']:
            raise ValueError("Couldn't not find DB with given name")
        conn = pymysql.connect(host=config.DATABASE_CONFIG['host'],
                               user=config.DATABASE_CONFIG['user'],
                               password=config.DATABASE_CONFIG['password'],
                               db=config.DATABASE_CONFIG['dbname'])
        return conn
    
    connect_db('company')
    

    三、总结

    以上归纳了四种配置管理的方式,总体来说没有优劣之分,看个人的需要,甚至上面的几种方法可以混合使用,对于一些软件项目,它自身可能就提供了相关的变量配置入口,比如 airbnb 的 Airflow 。而且,当系统规模非常大时,最好使用主要提供配置管理的第三方工具或服务,相关服务可以参考这里

    Reference

    4 Ways to manage the configuration in Python
    Configuration files in Python
    Airflow Document

  • 相关阅读:
    (五)Redis在项目中应用
    股票收益最大问题
    (四)redigo
    (三)go-sql-driver
    为什么TCP要3次握手?4次挥手?
    分支预测
    事务隔离级别说明
    剑指offer解题思路锦集11-20题
    C++中的二义性问题
    memcached Vs redis
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wanglvtao/p/11140025.html
Copyright © 2020-2023  润新知