今天为大家科普的内容 是Python 中的配置文件，这些配置文件中又有哪些常见、实用的写法呢？下面由我来为大家做一个简单的归纳。
前言： 为什么要写配置文件
各位在学习开发的过程中，我们也许常常会用到一些固定参数或者是常量。对于这些较为固定、常用的部分，我们通常会将其写到一个固定文件中，以免在不同的模块代码中重复出现，进而保持核心代码的有序整洁。
这样的固定文件我们可以直接写成一个 .py 文件，例如 settings.py 或config.py，这种写法能够在同一工程下直接通过 import 来导入当中的部分；但如果需要在其他非 Python 的平台进行配置文件共享时，就不适宜再写成单个 .py了 。那现在应该怎么做呢？我们可以选择通用的配置文件类型来作为存储这些的固定部分。我们当下常用且流行的配置文件格式类型主要有 ini、json、toml、yaml、xml 等，这些类型的配置文件都可以通过标准库或第三方库来进行解析。
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 ConfigParser
cfg = 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：
01-toml样式
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 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 = 5
charset = "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（斗尊强者，恐怖如斯……）。
02-yaml规范页数
所以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: 3306
user: "root"
password: "123456"
database: "test"
parameter:
pool_size: 5
charset: "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。
写在最后
本文列举了一些主流且常见的配置文件类型及其 Python 的读取方法，可能有的读者会发现当中没有 xml 格式类型的内容。对于 xml 配置文件可能与 Java 系语言打交道的朋友遇见得会多一些，但 xml 文件的可读性实在是让人望而生畏；对 xml 文件不了解的朋友可以使用 Chrome 浏览器随便进入一个网站然后按下 F12 进入开发者后查看那密密麻麻的 html 元素便是 .xml 的缩影。
除了这些主流的配置文件类型之外，像一些 .cfg、.properties 等都可以作为配置文件，甚至和开头提到的那样，你单独用一个 .py 文件来书写各类配置信息作为配置文件进行导入都是没问题，只是在跨语言共享时可能会有些障碍。因此本文就不过多介绍，感兴趣的朋友可以进一步自行了解。
在本文里列举的配置文件类型其复杂性由上到下依次增加：ini < json ≈ toml < yaml，它们之间各有优劣，可以根据自己实际的需求和团队协作要求来具体选择。
