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使用Python解析配置文件

第一步是選擇配置文件的格式:INI、JSON、YAML 或 TOML。

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有時,程序需要足夠的參數(shù),將它們?nèi)孔鳛槊钚袇?shù)或環(huán)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(xì)節(jié)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(xiàn)的 TOML。

你的首要任務(wù)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(shù)據(jù)相對應(yīng)的類是一個不錯的想法。因?yàn)檫@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:

 
 
 
  1. from __future__ import annotations
 
 
 
  1. import attr
  2. @attr.frozen
  3. class Configuration:
  4. @attr.frozen
  5. class Files:
  6. input_dir: str
  7. output_dir: str
  8. files: Files
  9. @attr.frozen
  10. class Parameters:
  11. patterns: List[str]
  12. 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(shù)來從字典中解析此類。請注意,這假設(shè)配置將使用破折號,而不是下劃線。 這種差異并不少見。

 
 
 
  1. def configuration_from_dict(details):
  2. files = Configuration.Files(
  3. input_dir=details["files"]["input-dir"],
  4. output_dir=details["files"]["output-dir"],
  5. )
  6. parameters = Configuration.Paraneters(
  7. patterns=details["parameters"]["patterns"]
  8. )
  9. return Configuration(
  10. files=files,
  11. parameters=parameters,
  12. )

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:

 
 
 
  1. json_config = """
  2. {
  3. "files": {
  4. "input-dir": "inputs",
  5. "output-dir": "outputs"
  6. },
  7. "parameters": {
  8. "patterns": [
  9. "*.txt",
  10. "*.md"
  11. ]
  12. }
  13. }
  14. """

解析邏輯使用 json 模塊將 JSON 解析為 Python 的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(字典、列表、字符串),然后從字典中創(chuàng)建類:

 
 
 
  1. import json
  2. def configuration_from_json(data):
  3. parsed = json.loads(data)
  4. return configuration_from_dict(parsed)

INI

INI 格式,最初只在 Windows 上流行,之后成為配置標(biāo)準(zhǔn)格式。

這是與 INI 相同的配置:

 
 
 
  1. ini_config="""
  2. [files]
  3. input-dir = inputs
  4. output-dir = outputs
  5. [parameters]
  6. patterns = ['*.txt', '*.md']
  7. """

Python 可以使用內(nèi)置的 configparser 模塊解析它。解析器充當(dāng)類似 dict 的對象,因此可以直接傳遞給 configuration_from_dict

 
 
 
  1. import configparser
  2. def configuration_from_ini(data):
  3. parser = configparser.ConfigParser()
  4. parser.read_string(data)
  5. return configuration_from_dict(parser)

YAML

YAML(Yet Another Markup Language)是 JSON 的擴(kuò)展,旨在更易于手動編寫。為了實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn),部分原因是有一個很長的規(guī)范。

以下是 YAML 中的相同配置:

 
 
 
  1. yaml_config = """
  2. files:
  3. input-dir: inputs
  4. output-dir: outputs
  5. parameters:
  6. patterns:
  7. - '*.txt'
  8. - '*.md'
  9. """

要讓 Python 解析它,你需要安裝第三方模塊。最受歡迎的是PyYAMLpip install pyyaml)。 YAML 解析器還返回可以傳遞給 configuration_from_dict 的內(nèi)置 Python 數(shù)據(jù)類型。但是,YAML 解析器需要一個字節(jié)流,因此你需要將字符串轉(zhuǎn)換為字節(jié)流。

 
 
 
  1. import io
  2. import yaml
  3. def configuration_from_yaml(data):
  4. fp = io.StringIO(data)
  5. parsed = yaml.safe_load(fp)
  6. 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(guī)范比較短,已經(jīng)在一些地方流行了(比如 Rust 的包管理器 Cargo 就用它來進(jìn)行包配置)。

這是與 TOML 相同的配置:

 
 
 
  1. toml_config = """
  2. [files]
  3. input-dir = "inputs"
  4. output-dir = "outputs"
  5. [parameters]
  6. patterns = [ "*.txt", "*.md",]
  7. """

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(shù)據(jù)類型。

 
 
 
  1. import toml
  2. def configuration_from_toml(data):
  3. parsed = toml.loads(data)
  4. return configuration_from_dict(parsed)

總結(jié)

選擇配置格式是一種微妙的權(quán)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(shù)流行的格式。


當(dāng)前名稱:使用Python解析配置文件
當(dāng)前路徑:http://www.dlmjj.cn/article/dpishpd.html