第一步是選擇配置文件的格式：INI、JSON、YAML 或 TOML。

有時，程序需要足夠的參數，將它們全部作為命令行參數或環境變量既不讓人愉快也不可行。 在這些情況下，你將需要使用配置文件。

有幾種流行的配置文件格式。其中包括古老的（雖然有時定義不明確）INI 格式，雖然流行但有時難以手寫的 JSON 格式，使用廣泛但有時在細節方面令人意外的 YAML 格式，以及很多人還沒有聽說過的最新出現的 TOML。

你的首要任務是選擇一種格式，然后記錄該選擇。解決了這個簡單的部分之后就是時候解析配置了。

有時，在配置中擁有一個與“抽象“數據相對應的類是一個不錯的想法。因為這段代碼不會對配置做任何事情，所以這是展示解析邏輯最簡單的方式。

想象一下文件處理器的配置：它包括一個輸入目錄、一個輸出目錄和要提取的文件。

配置類的抽象定義可能類似于：

from__future__import annotations

import attr @attr.frozenclass Configuration: @attr.frozen class Files:input_dir:stroutput_dir:strfiles: Files @attr.frozen class Parameters:patterns: List[str]parameters: Parameters

為了使特定于格式的代碼更簡單，你還需要編寫一個函數來從字典中解析此類。請注意，這假設配置將使用破折號，而不是下劃線。 這種差異并不少見。

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）是一種類似于 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'] }}'''

解析邏輯使用 json 模塊將 JSON 解析為 Python 的內置數據結構（字典、列表、字符串），然后從字典中創建類：

import jsondef 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，之后成為配置標準格式。

這是與 INI 相同的配置：

ini_config='''[files]input-dir = inputsoutput-dir = outputs [parameters]patterns = [’*.txt’, ’*.md’]'''

Python 可以使用內置的 configparser 模塊解析它。解析器充當類似 dict 的對象，因此可以直接傳遞給 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 的擴展，旨在更易于手動編寫。為了實現了這一點，部分原因是有一個很長的規范。

以下是 YAML 中的相同配置：

yaml_config = '''files: input-dir: inputs output-dir: outputsparameters: patterns: - ’*.txt’ - ’*.md’'''

要讓 Python 解析它，你需要安裝第三方模塊。最受歡迎的是 PyYAML （ pip install pyyaml ）。 YAML 解析器還返回可以傳遞給 configuration_from_dict 的內置 Python 數據類型。但是，YAML 解析器需要一個字節流，因此你需要將字符串轉換為字節流。

import ioimport yamldef 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）旨在成為 YAML 的輕量級替代品。其規范比較短，已經在一些地方流行了（比如 Rust 的包管理器 Cargo 就用它來進行包配置）。

這是與 TOML 相同的配置：

toml_config= '''[files]input-dir = 'inputs'output-dir = 'outputs' [parameters]patterns = [ '*.txt', '*.md',]'''

為了解析 TOML，你需要安裝第三方包。最流行的一種被簡單地稱為 toml 。 與 YAML 和 JSON 一樣，它返回基本的 Python 數據類型。

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

選擇配置格式是一種微妙的權衡。但是，一旦你做出決定，Python 就可以使用少量代碼來解析大多數流行的格式。

到此這篇關于使用 Python 解析配置文件格式的文章就介紹到這了,更多相關Python 解析配置文件內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！