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在Python项目中添加配置文件有多种方式，每种方式对应不同的依赖包和读取方法。以下是 7种主流配置管理方案，包含安装命令、配置示例和变量读取方法：

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1. .env 文件（推荐简单项目）

依赖包: python-dotenv

pip install python-dotenv

.env 文件内容:

DEBUG=true
API_KEY=your_key
DB_HOST=localhost

读取方式:

from dotenv import load_dotenv
import osload_dotenv()  # 默认加载当前目录下的.env文件debug_mode = os.getenv("DEBUG")  # 返回字符串
db_host = os.getenv("DB_HOST", "127.0.0.1")  # 带默认值

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2. JSON/YAML 配置文件

依赖包: 无需安装（标准库）或 pyyaml

pip install pyyaml  # 仅YAML需要

config.json:

{"database": {"host": "localhost","port": 5432}
}

读取方式:

import jsonwith open('config.json') as f:config = json.load(f)db_host = config["database"]["host"]

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3. INI 格式（传统Windows风格）

依赖包: 标准库 configparser
config.ini:

[database]
host = localhost
port = 5432

读取方式:

from configparser import ConfigParserconfig = ConfigParser()
config.read('config.ini')db_port = config.getint('database', 'port')  # 自动转换类型

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4. TOML 格式（Python生态新宠）

依赖包: toml 或 tomli

pip install toml

config.toml:

[database]
host = "localhost"
ports = [8000, 8001]

读取方式:

import tomlwith open("config.toml", "r") as f:config = toml.load(f)ports = config["database"]["ports"]

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5. 环境变量直接管理（生产环境推荐）

无需配置文件，直接在系统或容器中设置变量：

# Linux/Mac
export DB_HOST=localhost# Windows
set DB_HOST=localhost

读取方式:

import osdb_host = os.environ["DB_HOST"]  # 直接读取系统变量

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6. Pydantic 配置模型（类型安全推荐）

依赖包: pydantic + python-dotenv

pip install pydantic python-dotenv

.env 文件:

DB_HOST=localhost

读取方式:

from pydantic import BaseSettingsclass Settings(BaseSettings):db_host: strdb_port: int = 5432  # 默认值class Config:env_file = ".env"settings = Settings()
print(settings.db_host)  # 自动类型转换

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7. 动态热加载配置（高级场景）

依赖包: watchdog + pyyaml

pip install watchdog pyyaml

config.yaml:

app:refresh_interval: 60

动态监听文件变化:

from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
import yamlclass ConfigHandler(FileSystemEventHandler):def on_modified(self, event):if event.src_path.endswith('config.yaml'):with open(event.src_path) as f:global configconfig = yaml.safe_load(f)observer = Observer()
observer.schedule(ConfigHandler(), path='.')
observer.start()

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方案对比总结

方案	适合场景	类型安全	动态更新	复杂度
.env	简单项目/开发环境	❌	❌	⭐
JSON/YAML	结构化配置	❌	✅	⭐⭐
INI	传统Windows应用	❌	✅	⭐
TOML	现代Python项目	✅	✅	⭐⭐
环境变量	生产环境/容器化	❌	✅	⭐
Pydantic	需要类型验证的项目	✅	❌	⭐⭐
动态加载	需要运行时修改配置	❌	✅	⭐⭐⭐

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最佳实践选择

1. 开发环境：.env + python-dotenv
2. 生产环境：环境变量 + Pydantic验证
3. 复杂配置：TOML/YAML + Pydantic模型
4. 动态需求：Watchdog监听 + YAML

💡 安全提示：敏感信息（如密码/API密钥）永远不要提交到版本库，应通过环境变量或密钥管理服务传递。