这篇文章主要讲解了“Python怎么读取配置文件”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python怎么读取配置文件”吧!
一、 yaml
1、 准备
支持的数据类型:
字典、列表、字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间等
基本语法规则:
大小写敏感
使用缩进表示层级关系
相同层级的元素左侧对齐
键值对用冒号 “:” 结构表示,冒号与值之间需用空格分隔
数组前加有 “-” 符号,符号与值之间需用空格分隔
None值可用null 和 ~ 表示
多组数据之间使用3横杠—分割
#表示注释,但不能在一段代码的行末尾加 #注释,否则会报错
python没有自带的处理yaml文件的库,需要下载第三方库PyYAML 或 ruamel.yaml ,这里我们安装PyYAML ,同时写入测试数据
pip install pyyaml cat << EOF > test.yaml os: Android osVersion: 10 account: username: xiaoqq password: 123456 deviceName: null appPackage: ~ bool1: True EOF
2、 操作数据
2.1 读取数据
import yaml with open('test.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: result = yaml.load(f.read(), Loader=yaml.FullLoader) print(result) # 其返回一个字典数据
2.2 写入数据
# -*- coding:utf-8 -*- import yaml data = { "name": "李华", "friends": [ "first", "second" ], "age": 17 } with open('./new.yml', 'w', encoding='utf-8') as f: yaml.dump(data=data, stream=f, allow_unicode=True)
二、 ini
1、准备
配置文件作为一种可读性很好的格式,非常适用于存储程序中的配置数据。 在每个配置文件中,配置数据会被分组。 每个分组在其中指定对应的各个变量值。
这里我们使用
configparser库来读取conf文件
环境准备:
pip install configparser # 安装第三方库 cat << EOF > test.ini # 创建配置文件 [config] platformName=Android appPackage=com.romwe appActivity=com.romwe.SplashActivity [cmd] viewPhone=adb devices startServer=adb start-server stopServer=adb kill-server [log] log_error=true EOF
2、 操作数据
2.1 读取数据
# -*- coding:utf-8 -*- from configparser import ConfigParser cp = ConfigParser() cp.read("test.conf") print(cp.items("cmd")) # 获取cmd节点下的所有键值对 print(cp.sections()) # 获取所有的节点 print(cp.get("config", "platformName")) # 获取platformName的值
2.2. 写数据
# -*- coding:utf-8 -*- from configparser import ConfigParser cp = ConfigParser() cp.read("test.conf") cp.set("config", "platformName", "apple") # 修改数据 cp.add_section("test") # 添加节点,还可以添加选项 cp.remove_section("cmd") # 移除节点 cp.write(open("test.conf", "w", encoding="utf-8"))
三、 xml
1、 准备
XML 易于扩展,主要用来传送和存储数据,聚焦的是数据的内容。
Python 有三种 XML 解析方式:SAX(simple API for XML)、DOM(Document Object Model)、ElementTree。
DOM 方式:DOM 中文译为文档对象模型,是 W3C 组织推荐的标准编程接口,它将 XML 数据在内存中解析成一个树,通过对树的操作来操作 XML。
SAX 方式:SAX 是一个用于处理 XML 事件驱动的模型,它逐行扫描文档,一边扫描一边解析,对于大型文档的解析拥有巨大优势,尽管不是 W3C 标准,但它却得到了广泛认可。
ElementTree 方式:ElementTree 相对于 DOM 来说拥有更好的性能,与 SAX 性能差不多,API 使用也很方便。
这里就使用 ElementTree 的方式对XML进行解析:
首先创建一个XML文件
test.xml:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <list> <student id="stu1" name="stu"> <id>1001</id> <name>张三</name> <age>22</age> </student> <student id="stu2" name="stu"> <id>1002</id> <name>李四</name> <age>23</age> </student> </list>
xml是python内置的库
2、 操作数据
2.1 读取数据
由于我对xml数据的操作不太熟悉,这里只展示对xml数据的写入
#!/usr/bin/python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("test.xml") # 根节点 root = tree.getroot() # 标签名 print('root_tag:', root.tag) for stu in root: # 属性值 print("stu_name:", stu.attrib["name"]) # 标签中内容 print("id:", stu[0].text) print("name:", stu[1].text) print("age:", stu[2].text)
2.2 写入数据
# -*- coding:utf-8 -*- import xml.etree.ElementTree as ET # 增加换行符 def __indent(elem, level=0): i = " " + level * " " if len(elem): if not elem.text or not elem.text.strip(): elem.text = i + " " if not elem.tail or not elem.tail.strip(): elem.tail = i for elem in elem: __indent(elem, level + 1) if not elem.tail or not elem.tail.strip(): elem.tail = i else: if level and (not elem.tail or not elem.tail.strip()): elem.tail = i root = ET.Element('Root') # 创建节点 tree = ET.ElementTree(root) # 创建文档 for i in range(5): element = ET.Element('Name') element.set('age', str(i)) element.text = 'default' root.append(element) __indent(root) # 增加换行符 tree.write('default.xml', encoding='utf-8', xml_declaration=True) # # 文档内容 # <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> # <Root> # <Name age="0">default</Name> # <Name age="1">default</Name> # <Name age="2">default</Name> # <Name age="3">default</Name> # <Name age="4">default</Name> # </Root>
四、 env
1、 准备
.env文件,是存放环境变量的文件
文件说明:
.env:全局默认配置文件,无论什么环境都会加载合并。
.env.development:开发环境的配置文件
.env.production:生产环境的配置文件
首先,我们先来暂时创建一个
test.env
ADMIN_HOST = https://uat-rm-gwaaa.cn ADMIN_LOGIN_ROUTE = /api/rm/auth/admin/login ADMIN_LOGIN_DATA = {"phone":"13922221111","paord":"6d614954ed51"}
项目中的环境变量写到.env文件里,以k,v的方式读取作为环境变量
环境配置:
pip install python-dotenv # 安装dotenv
2、 读取文件
最简单和最常见的用法是在应用程序启动时调用
load_dotenv,从当前目录或其父目录中的
.env文件或指定的路径加载环境变量,然后调用
os.getenv提供的与环境相关的方法
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv from pathlib import Path from glob import glob from os import getenv for i in glob(str(Path(__file__).parent / "*.env")): # 获取到所有的环境变量的值 # load_dotenv(find_dotenv(i), verbose=True) # 加载环境变量 load_dotenv(dotenv_path=i, verbose=True) # 这两个方法用法一样,具体用法可以到百度自行搜索 print(getenv("admin_host"))
环境变量,顾名思义,其为不变的量,相当于一个常量,所以这里就不提供修改环境变量的值,再加载到文件中的方法了。
五、 json
1、 准备
用json文件作为配置文件来保存一些可能要人工修改的参数,主要技巧在于将字典内容转为变量。这里,我们使用JSON模块来读取json文件。其为python的内置库。
首先,我们先创建一个
test.json
{ "target_dir": "E:/data", "interval_mins": 5, "time_record": "201904011230" }
2、 操作数据
然后,创建脚本来操作这个配置文件:
#!/usr/bin/python3 # -*- coding: UTF-8 -*- __author__ = "A.L.Kun" __file__ = "demo01.py" __time__ = "2022/10/7 7:55" import json path = "test.json" with open(path, "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) # 加载我们的数据 print(data) with open(path, "w", encoding="utf-8") as f: data["temp"] = [1, 2, 3] # 修改我们的配置,重新保存到文件中 json.dump(data, f, indent=3, ensure_ascii=False)
六、 toml
1、 准备
TOML 的目标是成为一个极简的配置文件格式。TOML 被设计成可以无歧义地被映射为哈希表,从而被多种语言解析。
我们使用
toml库来解析toml文件
首先,我们进行环境准备:
pip install toml cat << EOF > test.toml title = "TOML in file a" [owner] name = "Tom Preston-Werner" organization = "GitHub" bio = "GitHub Cofounder & CEO Likes tater tots and beer." dob = 1979-05-27T07:32:00Z EOF
2、 操作数据
2.1 读取数据
# -*- coding:utf-8 -*- import toml path = "test.toml" a = toml.load(path) print(a)
2.2 写入数据
# -*- coding:utf-8 -*- import toml path = "test.toml" data = { "name": "李华", "friends": [ "first", "second" ], "age": 17 } toml.dump(data, open(path, "w", encoding="utf-8"))
七、 HOCON
1、 准备
HOCON(Human-Optimized Config Object Notation)是一个易于使用的配置文件格式。它被用于 Sponge 以及利用 Sponge API 的独立插件以储存重要的数据,比如配置或者玩家数据。HOCON 文件通常以 .conf 作为后缀名。
组成部分
一个 key 是一个键值对字符串中的前一个值
一个 value 可以是字符串、数字、对象、数组或者布尔值并紧随 key 的后面
一个 key-value separator 把键和值分离,可以是 : 或者 =
一个 comment 以 # 或者 // 开头,通常用于提供反馈或说明
我们这里直接使用Nginx的配置文件作为演示,
test.conf:
deployment { proxy { // Name has to be replaced with the name of the project cluster.NAME { property1 = [a_list] property2.host = "hostname" } } }
环境准备,这里使用
pyhocon库来读取文件:
pip install pyhocon
2、 数据操作
2.1 读取数据
# -*- coding:utf-8 -*- from pyhocon import ConfigFactory, HOCONConverter import json with open("test.conf", "r", encoding="utf-8") as f: data = f.read() config_data = ConfigFactory.parse_string(data) config_data = json.loads(HOCONConverter.to_json(config_data)) print(config_data)
2.2 写入数据
# -*- coding:utf-8 -*- from pyhocon.tool import HOCONConverter from pyhocon.config_tree import ConfigTree s = { "name": "Luihua", "age": 23, "dic": { "1": "asd", "2": "a" } } data = ConfigTree(s) # 注意要先转换为ConfigTree对象才能成功 with open("test.conf", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(HOCONConverter.to_hocon(data))