1、將組態寫在Python檔中
#這種方法非常簡單,但它有嚴重的安全性問題,我們都知道不應該把配置寫在程式碼中,如果有人把我們的原始碼上傳到了github中,那麼資料庫的配置就相當於向全世界公開了,當然,當設定檔不包含敏感資訊時,也可以才有這種簡單的方法。
2、利用外部設定檔
讓設定檔和程式碼獨立開來,通常使用 json、yaml或ini的檔案格式來儲存設定。
結合環境變數和python 庫讀取外部文件,首先開發通常不會接觸到生成環境,因此生成環境的配置文件由運維來寫,維運將應用所所需的配置寫好後,放到生產伺服器的指定位置,程式碼從指定位置讀取配置。
為了方便程式的統一偵錯,可以事先約定好一個系統環境變數(XXX_CONFIG_PATH)來指定設定檔的存放路徑。
例如:export XXX_CONFIG_PATH =
/home/test/configs/config.ini 此為設定臨時環境變數
linux、ubuntu 環境變數
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
windows 環境變數
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
3、直接使用系統環境變數讀取組態
此方法不使用檔案來儲存設定訊息,將所有的設定資訊儲存到環境變數中,在實務上比較常見,運維透過ansible 部署腳本,在程式運作前將需要設定的資訊匯入到環境變數中。
不利用文件存儲,在一定程度上加強了對密碼等配置資訊的保護,但也增加了維運的工作量,尤其是當需要修改配置時。
4、微服務架構
在一些微服務架構中,會專門開發配置中心,程式直接從線上讀取配置,配置的管理也會開發一套GUI,方便開發與維運。
5、一般專案中建議的設定方式
-app -__init.py -app.py -settings -__init__.py -base.py -dev.py -prod.py
其中 __init__.py 中,新增判斷邏輯,判斷目前環境使用開發環境還是生產環境,從而載入不同的配置參數。
# 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))
其中 base.py 儲存一些公用的配置,然後在開發環境 dev.py 與生產環境 prod. py 中導入 base.py 的變數。
# 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"
其中 dev.py:
## 导入了base下所有参数 from .base import * database = { "protocol": "mysql+mysqlconnector", "username": "xxxxxx", "password": "hash string", "port": 3306, "database": "repo" }
其中 prod.py:
# 导入了base下所有参数 from .base import * database = { "protocol": "xxxxxxxxxxx", "username": "xxxxxxxxxxx", "password": "xxxxxxxxxxx", "port": 3344, "database": "xxxx" } 对于一些敏感信息可在环境变量里设置,通过如下方法获取,例如: MAIL_SERVER = os.environ.get('MAIL_SERVER', 'smtp.163.com') MAIL_USERNAME = os.environ.get('MAIL_USERNAME') or 'test' MAIL_PASSWORD = os.environ.get('MAIL_PASSWORD') or '12345678'
以上是正確讀取和寫入Python專案中的配置的方法是什麼?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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