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.py
和 main2.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
或 *.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
值
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