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第一步是選擇配置文件的格式：INI、JSON、YAML 或 TOML。

有時，程序需要足夠的參數，將它們全部作為命令行參數或環境變量既不讓人愉快也不可行。 在這些情況下，你將需要使用配置文件。

有幾種流行的配置文件格式。其中包括古老的（雖然有時定義不明確）INI 格式，雖然流行但有時難以手寫的 JSON 格式，使用廣泛但有時在細節方面令人意外的 YAML 格式，以及很多人還沒有聽說過的最新出現的 TOML。

你的首要任務是選擇一種格式，然后記錄該選擇。解決了這個簡單的部分之后就是時候解析配置了。

有時，在配置中擁有一個與“抽象“數據相對應的類是一個不錯的想法。因為這段代碼不會對配置做任何事情，所以這是展示解析邏輯最簡單的方式。

想象一下文件處理器的配置：它包括一個輸入目錄、一個輸出目錄和要提取的文件。

配置類的抽象定義可能類似于：

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

為了使特定于格式的代碼更簡單，你還需要編寫一個函數來從字典中解析此類。請注意，這假設配置將使用破折號，而不是下劃線。 這種差異并不少見。

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）是一種類似于 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"
        ]
    }
}
"""

解析邏輯使用 json 模塊將 JSON 解析為 Python 的內置數據結構（字典、列表、字符串），然后從字典中創建類：

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，之后成為配置標準格式。

這是與 INI 相同的配置：

ini_config="""
[files]
input-dir = inputs
output-dir = outputs
 
[parameters]
patterns = ['*.txt', '*.md']
"""

Python 可以使用內置的 configparser 模塊解析它。解析器充當類似 dict 的對象，因此可以直接傳遞給 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 的擴展，旨在更易于手動編寫。為了實現了這一點，部分原因是有一個很長的規范。

以下是 YAML 中的相同配置：

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

要讓 Python 解析它，你需要安裝第三方模塊。最受歡迎的是PyYAML（pip install pyyaml）。 YAML 解析器還返回可以傳遞給 configuration_from_dict 的內置 Python 數據類型。但是，YAML 解析器需要一個字節流，因此你需要將字符串轉換為字節流。

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）旨在成為 YAML 的輕量級替代品。其規范比較短，已經在一些地方流行了（比如 Rust 的包管理器 Cargo 就用它來進行包配置）。

這是與 TOML 相同的配置：

toml_config = """
[files]
input-dir = "inputs"
output-dir = "outputs"
 
[parameters]
patterns = [ "*.txt", "*.md",]
"""

為了解析 TOML，你需要安裝第三方包。最流行的一種被簡單地稱為 toml。 與 YAML 和 JSON 一樣，它返回基本的 Python 數據類型。

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

總結

選擇配置格式是一種微妙的權衡。但是，一旦你做出決定，Python 就可以使用少量代碼來解析大多數流行的格式。