1. Python 파일에 구성 작성
이 방법은 매우 간단하지만 심각한 보안 문제가 있습니다. 누군가가 소스 코드를 업로드하면 구성을 작성하면 안 됩니다. GitHub의 데이터베이스 구성은 세상에 공개되는 것과 동일합니다. 물론 구성 파일에 민감한 정보가 포함되어 있지 않은 경우에도 이 간단한 방법을 사용할 수 있습니다.
2. 외부 구성 파일
을 사용하여 구성 파일과 코드를 독립적으로 만듭니다. 일반적으로 구성을 저장하는 데 json, yaml 또는 ini 파일 형식이 사용됩니다.
환경 변수와 Python 라이브러리를 결합하여 외부 파일을 읽습니다. 우선 개발은 일반적으로 생성 환경과 접촉하지 않으므로 생성 환경의 구성 파일은 운영 및 유지 관리 후에 작성됩니다. 애플리케이션에 필요한 구성을 작성하고 프로덕션 서버의 지정된 위치에 배치하면 코드는 지정된 위치에서 구성을 읽습니다.
프로그램의 통합 디버깅을 용이하게 하기 위해 시스템 환경 변수(XXX_CONFIG_PATH)에 미리 동의하여 구성 파일의 저장 경로를 지정할 수 있습니다.
비밀번호 등 구성 정보의 보호를 어느 정도 강화하는 파일 저장소를 사용하지 않지만, 특히 구성을 수정해야 하는 경우 운영 및 유지 관리 작업량이 늘어납니다.예: 내보내기 구성을 읽으려면 시스템 환경 변수를 사용하세요.
이 방법은 구성 정보를 저장하기 위해 파일을 사용하지 않습니다. 실제로는 모든 구성 정보가 환경 변수에 저장됩니다. 프로그램이 실행되기 전에 필요한 ansible 배포 스크립트를 통해 배포됩니다. 구성된 정보를 환경 변수로 가져옵니다.
4. 마이크로서비스 아키텍처
일부 마이크로서비스 아키텍처에서는 구성 센터가 특별히 개발되며, 프로그램이 온라인에서 구성을 직접 읽어 개발, 운영 및 유지 관리를 용이하게 하는 구성 관리용 GUI도 개발됩니다. .
5. 일반 프로젝트에서 권장되는 구성 방법 查看环境变量:
env
设置永久环境变量
1.在/etc/profile 的文件下编辑,所改变的环境变量是面向所有用户的
export CLASSPATH = /../...该路径为绝对路径
2.在当前用户目录下./barsh_profile文件中修改 进行修改的话,仅对当前的用户生效
vim /home/wens/.barshc
export CLASSPATH = /../...该路径为绝对路径
最后使用source命令 可以直接使环境变量生效
source/home/wens/.barshc //直接跟环境变量的文件
__init__.py
에는 현재 환경이 개발 환경을 사용하는지 아니면 프로덕션 환경을 사용하는지 판단하는 판단 로직을 추가하여 다양한 구성 매개변수를 로드합니다.查看环境变量:
set
查看某个环境变量:
set path
修改环境变量
输入 “set 变量名=变量内容”即可。比如将path设置为“d:nmake.exe”,只要输入set path="d:nmake.exe"
注意:所有的在cmd命令行下对环境变量的修改只对当前窗口有效,不是永久性的修改。也就是说当关闭此cmd命令行窗口后,将不再起作用。
永久性修改环境变量的方法有两种:
一种是直接修改注册表
另一种是通过我的电脑-〉属性-〉高级,来设置系统的环境变量(查看详细)
设置了环境变量后,需要重启 pycharm 生效
base.py
는 몇 가지 공통 구성을 저장한 다음 개발 환경dev.py 및 프로덕션 환경 prod.py에서 base.py
변수를 가져옵니다.-app
-__init.py
-app.py
-settings
-__init__.py
-base.py
-dev.py
-prod.py
어디 dev.py: # settings/__init__.py
import os
# os.environ.get() 用于获取系统中的环境变量,因为在生产环境中,一般都会把一些关键性的参数写到系统的环境中。
# 所以PROFILE的值其实就是我们配置的环境变量的值。如果没有配这个值,默认走dev的配置。
# PYTHON_PRO_PROFILE = os.environ.get("PYTHON_PRO_PROFILE", "dev")
PYTHON_PRO_PROFILE = os.environ.get("PYTHON_PRO_PROFILE")
print("是开发环境还是生产环境: ", PYTHON_PRO_PROFILE)
if PYTHON_PRO_PROFILE == "dev":
from .dev import *
elif PYTHON_PRO_PROFILE == "prod":
from .prod import *
else:
raise Exception("Not supported runtime profile {}".format(PYTHON_PRO_PROFILE))
어디 prod.py:
# settings/base.py
import os
import time
# os.path.abspath: 获取完整路径(包含文件名)
current_exec_abspath = os.path.abspath(__file__)
current_exec_dir_name, _ = os.path.split(current_exec_abspath)
current_up_dir, _ = os.path.split(current_exec_dir_name)
current_up2_dir, _ = os.path.split(current_up_dir)
print('------log dir=------', current_up2_dir)
# 日志文件路径设置
log_path = f"{current_up2_dir}/logs"
if not os.path.exists(log_path):
os.makedirs(log_path)
t = time.strftime("%Y_%m_%d")
log_path_file = f"{log_path}/interface_log_{t}.log"
위 내용은 Python 프로젝트에서 구성을 읽고 쓰는 올바른 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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