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使用 Python 解析配置文件

python fhy 4个月前 (07-07) 273次浏览 0个评论

使用 Python 解析配置文件

第一步是选择配置文件的格式:INI、JSON、YAML 或 TOML。

有时,程序需要足够的参数,将它们全部作为命令行参数或环境变量既不让人愉快也不可行。 在这些情况下,你将需要使用配置文件。

有几种流行的配置文件格式。其中包括古老的(虽然有时定义不明确)INI 格式,虽然流行但有时难以手写的 JSON 格式,使用广泛但有时在细节方面令人意外的 YAML 格式,以及很多人还没有听说过的最新出现的 TOML。

你的首要任务是选择一种格式,然后记录该选择。解决了这个简单的部分之后就是时候解析配置了。

有时,在配置中拥有一个与“抽象“数据相对应的类是一个不错的想法。因为这段代码不会对配置做任何事情,所以这是展示解析逻辑最简单的方式。

想象一下文件处理器的配置:它包括一个输入目录、一个输出目录和要提取的文件。

配置类的抽象定义可能类似于:

from __future__ import annotations
import attr

@attr.frozen
class Configuration:
    @attr.frozen
    class Files:
        input_dir: str
        output_dir: str
    files: Files
    @attr.frozen
    class Parameters:
        patterns: List[str]
    parameters: Parameters

为了使特定于格式的代码更简单,你还需要编写一个函数来从字典中解析此类。请注意,这假设配置将使用破折号,而不是下划线。 这种差异并不少见。

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)是一种类似于 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"
        ]
    }
}
"""

解析逻辑使用 json 模块将 JSON 解析为 Python 的内置数据结构(字典、列表、字符串),然后从字典中创建类:

import json
def 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,之后成为配置标准格式。

这是与 INI 相同的配置:

ini_config="""
[files]
input-dir = inputs
output-dir = outputs

[parameters]
patterns = ['*.txt', '*.md']
"""

Python 可以使用内置的 configparser 模块解析它。解析器充当类似 dict 的对象,因此可以直接传递给 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 的扩展,旨在更易于手动编写。为了实现了这一点,部分原因是有一个很长的规范。

以下是 YAML 中的相同配置:

yaml_config = """
files:
  input-dir: inputs
  output-dir: outputs
parameters:
  patterns:
  - '*.txt'
  - '*.md'
"""

要让 Python 解析它,你需要安装第三方模块。最受欢迎的是PyYAMLpip install pyyaml)。 YAML 解析器还返回可以传递给 configuration_from_dict 的内置 Python 数据类型。但是,YAML 解析器需要一个字节流,因此你需要将字符串转换为字节流。

import io
import yaml
def 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)旨在成为 YAML 的轻量级替代品。其规范比较短,已经在一些地方流行了(比如 Rust 的包管理器 Cargo 就用它来进行包配置)。

这是与 TOML 相同的配置:

toml_config = """
[files]
input-dir = "inputs"
output-dir = "outputs"

[parameters]
patterns = [ "*.txt", "*.md",]
"""

为了解析 TOML,你需要安装第三方包。最流行的一种被简单地称为 toml。 与 YAML 和 JSON 一样,它返回基本的 Python 数据类型。

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

总结

选择配置格式是一种微妙的权衡。但是,一旦你做出决定,Python 就可以使用少量代码来解析大多数流行的格式。


via: https://opensource.com/article/21/6/parse-configuration-files-python

作者:Moshe Zadka
选题:lujun9972
译者:zepoch
校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux 中国 荣誉推出


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