在 Python 中，配置管理是项目开发中的重要环节，用于分离环境变量、参数设置和业务逻辑。以下是常用的标准库和第三方库及其适用场景：
一、标准库方案
Python 内置的配置管理工具，无需额外安装，适合中小型项目或简单配置需求。
1. configparser（处理 INI 格式配置）
- 特点：解析 INI 格式配置文件，支持分层结构和类型转换。
- 适用场景：简单配置、多环境配置（开发 / 测试 / 生产）。
- 示例配置文件（
config.ini）：[database] host = localhost port = 5432 user = admin password = secret - 读取代码：
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('config.ini') db_host = config['database']['host'] # 'localhost' db_port = int(config['database']['port']) # 5432
2. json（处理 JSON 格式配置）
- 特点：轻量级数据交换格式，支持嵌套结构，适合跨语言共享配置。
- 适用场景：API 参数配置、分布式系统配置。
- 示例配置文件（
config.json）：{ "app": { "name": "MyApp", "version": "1.0.0" }, "logging": { "level": "INFO", "file": "app.log" } } - 读取代码：
import json with open('config.json', 'r') as f: config = json.load(f) app_name = config['app']['name'] # 'MyApp' log_level = config['logging']['level'] # 'INFO'
3. yaml（需安装 PyYAML 库，标准库中无）
- 特点：人类友好的格式，支持注释和复杂结构，适合配置文件。
- 适用场景：DevOps（如 Docker Compose、Kubernetes）、应用配置。
- 示例配置文件（
config.yaml）：app: name: MyApp debug: true database: connection: host: localhost port: 5432 credentials: user: admin password: ${DB_PASSWORD} # 支持环境变量引用 - 读取代码：
import yaml with open('config.yaml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) app_debug = config['app']['debug'] # True
二、第三方库方案
功能更强大，适合复杂项目或企业级应用。
1. PyYAML（YAML 解析器）
- 特点：高性能 YAML 解析器，支持复杂数据类型和环境变量插值。
- 安装：
pip install pyyaml - 示例：
import yaml from yaml import SafeLoader with open('config.yaml') as f: config = yaml.load(f, Loader=SafeLoader)
2. python-dotenv（环境变量管理）
- 特点：从
.env文件加载环境变量，适合本地开发和 CI/CD。 - 安装：
pip install python-dotenv - 示例：
from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv() # 从 .env 文件加载环境变量 db_password = os.getenv('DB_PASSWORD') - .env 文件示例：
DB_HOST=localhost DB_PASSWORD=secret123
3. dynaconf（动态配置管理）
- 特点：支持多格式（YAML/JSON/INI）、环境变量、加密配置和实时更新。
- 安装：
pip install dynaconf - 示例：
from dynaconf import settings # 自动读取 .env、settings.toml 等文件 print(settings.DATABASE_URL) print(settings.get('LOG_LEVEL', default='INFO'))
4. configobj（INI 配置增强）
- 特点：比
configparser更强大，支持类型验证和嵌套结构。 - 安装：
pip install configobj - 示例：
from configobj import ConfigObj config = ConfigObj('config.ini') port = config['database'].as_int('port') # 自动转换为整数
5. marshmallow（配置验证）
- 特点：数据验证和序列化，适合复杂配置结构的类型检查。
- 安装：
pip install marshmallow - 示例：
from marshmallow import Schema, fields, validate class AppConfigSchema(Schema): debug = fields.Boolean(required=True) port = fields.Integer(validate=validate.Range(min=1024, max=65535)) # 验证配置 result = AppConfigSchema().load({'debug': True, 'port': 8080})
6. omegaconf（Hydra 的核心库）
- 特点：支持 YAML、命令行参数合并，适合机器学习实验配置。
- 安装：
pip install omegaconf - 示例：
from omegaconf import OmegaConf config = OmegaConf.load('config.yaml') print(config.model.name) # 访问嵌套配置
7. Hydra（大规模配置管理）
- 特点：Facebook 开发，支持多配置文件、动态组合和命令行覆盖。
- 安装：
pip install hydra-core - 示例：
import hydra from omegaconf import DictConfig @hydra.main(config_path="conf", config_name="config") def main(cfg: DictConfig) -> None: print(f"Model: {cfg.model.name}, Learning Rate: {cfg.training.lr}") if __name__ == "__main__": main()
三、企业级配置方案
适合分布式系统或微服务架构。
1. etcd3（分布式键值存储）
- 特点：高可用、强一致性的配置中心，适合微服务环境。
- 安装：
pip install etcd3 - 示例：
import etcd3 etcd = etcd3.client(host='localhost', port=2379) value, _ = etcd.get('/config/database/host') print(value.decode('utf-8'))
2. Consul（服务发现与配置）
- 特点：与服务发现集成，支持动态配置更新。
- 安装：
pip install python-consul - 示例：
import consul c = consul.Consul() index, data = c.kv.get('myapp/config') config = json.loads(data['Value'])
3. AWS SSM Parameter Store（云原生配置）
- 特点：AWS 提供的安全配置存储，支持加密和权限管理。
- 安装：
pip install boto3 - 示例：
import boto3 ssm = boto3.client('ssm') response = ssm.get_parameter(Name='MyAppDatabasePassword', WithDecryption=True) password = response['Parameter']['Value']
四、选择建议
- 简单项目：
configparser（INI）或json+python-dotenv。 - 复杂配置：
PyYAML+dynaconf或Hydra。 - 分布式系统：
etcd3或Consul。 - 云环境：
AWS SSM或Azure App Configuration。
配置管理的最佳实践包括：
- 敏感信息（如密码）通过环境变量或加密存储。
- 区分环境配置（开发 / 测试 / 生产）。
- 使用版本控制管理配置文件，但排除敏感信息。
- 支持配置热更新，避免重启应用。