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如何进行python项目配置管理?这才是你最需要的python技术
每次开始一个新的 Python 项目，我都会为怎么管理配置文件而头疼。不过在迁移我的博客时，终于有空花了点时间，把这件事想清楚。
一年多的时间过去了，一切似乎都很顺利，连我在知乎所做的新项目也沿用了该方案，于是决定把解决方案记录下来。
先说说我要解决什么哪些Python项目的配置管理问题吧：
可以区分各种环境。
在开发、测试和生产等环境，都可能用到不同的配置，所以能区分它们是一个很基本的需求。
可以有通用的配置项。
各种环境的配置中，需要修改的只占一小部分。因此通用的部分应该不需要重复定义，否则会带来维护成本。
可以分成多个部分/模块。
随着Python项目的配置管理项的增多，找起配置来会花大量时间，所以划分它们对维护配置很有帮助。
可以直接使用 Python 代码。
从文本文件中解析出变量值太麻烦，而且不方便生成批量的数据(例如数组)，也不好通过函数调用来生成配置值(例如获取文件路径)。
可以将公开和私有的配置文件分开管理。
在开源项目中，应只包含公开的配置项，而不包含私有的配置。不过这个需求对私有项目而言，没什么意义。
工作中我先后使用了几种Python项目的配置管理方式，主要使用的就两种：
为每个环境分别写一个配置文件，到相应的环境里，将该环境的配置文件软链接到正确的路径。
如何进行python项目配置管理?使用分布式的配置服务，从远程获取配置。
前者用起来其实蛮麻烦的，特别是想在本地跑单元测试时，需要替换成单元测试环境的配置文件。所以我又把环境变量给加了进来，检测到指定的环境变量，就加载单元测试的配置。而其他几个需求也能勉强实现，不过并不优雅。
后者不能直接使用 Python 代码，网络不好时需要降级成使用本地缓存，获取配置服务器的地址需要配置，配置服务器自己也需要配置，而且配置服务器还可能挂掉(知乎内网遇到过全部五台配置服务器都挂掉的情况)，所以我用得比较少。
其实仔细想想就能发现，「使用 Python 代码」也就意味着是 Python 源文件，「有通用的配置项」用 Python 实现就是继承，似乎没更好的选择了。
如何进行python项目配置管理?于是定义一个 Config 类，让其他环境的配置都继承这个类：
# config/default.pyclass Config(object):
DEBUG_MODE = True
PORT = 12345
COOKIE_SECRET = 'default'
REDIS_CONFIG = {'host': 'localhost', 'port': 6379, 'db': 0} # ...
# config/development.pyfrom .default import Configclass DevelopmentConfig(Config):
COOKIE_SECRET = 'dev'
# config/unit_testing.pyfrom .default import Configclass UnitTestingConfig(Config):
REDIS_CONFIG = {'host': 'localhost', 'port': 6379, 'db': 1}
# config/production.pyfrom .default import Configclass ProductionConfig(Config):
COOKIE_SECRET = '...'
REDIS_CONFIG = {'unix_socket_path': '/tmp/redis.sock'}
为了让每种环境都只有一个配置生效，还需要加一个策略：[page]
# config/__init__.pyimport loggingimport os
env = os.getenv('ENV') # 可以改成其他名字，自己进行设置try: if env == 'PRODUCTION': from .production import
ProductionConfig as CONFIG
logging.info('Production config loaded.') elif env == 'TESTING': from .testing import TestingConfig as CONFIG
logging.info('Testing config loaded.') elif env == 'UNIT_TESTING': from .unit_testing import UnitTestingConfig as
CONFIG
logging.info('Unit testing config loaded.') else: # 默认使用本地开发环境的配置，省去设置环境变量的环节
from .development import DevelopmentConfig as CONFIG
logging.info('Development config loaded.')except ImportError:
logging.warning('Loading config for %s environment failed, use default config instead.', env or 'unspecified')
from .default import Config as CONFIG
这样只需要在跑应用前，设置不同的环境变量即可。如果是用 Supervisor 维护进程的话，加上一行environment = ENV="PRODUCTION"配置即可。
当然还可以加其他的规则，例如没环境变量时，再检查机器名等。
如何进行python项目配置管理?现在前两个需求都解决了，再来看分模块的功能。
这个需求正好对应 Python 的 package，于是把每个Python项目的配置管理文件改成一个 package 即可。接着是如何同时满足第二和第三个需求。
举例来说，有这样的配置：
# config/default.pyclass Config(object):
ROOT_PATH = '/'
LOGIN_PATH = ROOT_PATH + 'login'
SCHEME = 'http'
DOMAIN = 'localhost'
ROOT_URL = '%s://%s%s' % (SCHEME, DOMAIN, ROOT_PATH)
# config/production.pyfrom .default import Configclass ProductionConfig(Config):
ROOT_PATH = '/blog/'
LOGIN_PATH = ROOT_PATH + 'login'
DOMAIN = ''
ROOT_URL = '%s://%s%s' % (Config.SCHEME, DOMAIN, ROOT_PATH)
其中，LOGIN_PATH 和 LOGIN_URL 的设置逻辑其实是一样的，但值却不同，在 ProductionConfig 中重新赋值一次有点不太优雅。
于是把这些设置提取出来，在基本设置初始化以后，再进行设置：
class _AfterMeta(type):
def __init__(cls, name, bases, dct):
super(_AfterMeta, cls).__init__(name, bases, dct)
cls._after()class Config(object):
__metaclass__ = _AfterMeta
ROOT_PATH = '/'
SCHEME = 'http'
DOMAIN = 'localhost' @classmethod
def _after(cls):
cls.LOGIN_PATH = cls.ROOT_PATH + 'login'
cls.ROOT_URL = '%s://%s%s' % (cls.SCHEME, cls.DOMAIN, cls.ROOT_PATH)
# config/production.pyfrom .default import Configclass ProductionConfig(Config):
ROOT_PATH = '/blog/'
DOMAIN = ''
如何进行python项目配置管理?所有有依赖的设置项，都在 _after 方法里赋值即可。
不过这样可能导致静态检查和代码提示出问题，而且使得所有子类都重新定义这些属性，即便没有修改父类的属性，或是覆盖掉手动设置的值。所以可以再修改一下：[page]
class _AfterMeta(type):
def __init__(cls, name, bases, dct):
super(_AfterMeta, cls).__init__(name, bases, dct)
cls._after(dct)class Config(object):
__metaclass__ = _AfterMeta
ROOT_PATH = '/'
LOGIN_PATH = ROOT_PATH + 'login'
SCHEME = 'http'
DOMAIN = 'localhost'
ROOT_URL = '%s://%s%s' % (SCHEME, DOMAIN, ROOT_PATH) @classmethod
def _after(cls, own_attrs):
if 'LOGIN_PATH' not in own_attrs and 'ROOT_PATH' in own_attrs:
cls.LOGIN_PATH = cls.ROOT_PATH + 'login'
if 'ROOT_URL' not in own_attrs and ('SCHEME' in own_attrs or 'DOMAIN' in own_attrs or 'ROOT_PATH' in
own_attrs):
cls.ROOT_URL = '%s://%s%s' % (cls.SCHEME, cls.DOMAIN, cls.ROOT_PATH)
虽然问题是解决了，不过代码量似乎大了点，写起来很麻烦。只是似乎也没有更好解决办法，所幸这类配置并不多，所以重写一次倒也无妨。
最后只剩下分离公开和私有配置这个需求了。
既然要有私有配置，很容易想到的就是把私有配置放在另一个仓库里，再 link 到配置文件夹即可：
└── config
├── __init__.py
├── default.py
├── development.py - private/development.py
├── development_sample.py
├── private (cloned from another private repository)
│ ├── development.py
│ └── production.py
├── production.py - private/production.py
└── production_sample.py
为了避免文件被提交到公共仓库，私有的配置文件可以加到 .gitignore 里。
顺带一提，我的博客数据全存放在 Redis 中，备份时只要备份 rdb 文件即可。不过用另一台服务器来备份显得太奢侈了，所以我在服务器上装了个 Dropbox，然后把 Dropbox 文件夹里的数据文件夹 link 到博客的数据文件夹里，即：
doodle
└── data
└── redis - ~/Dropbox/doodle/redis
这样一旦文件有改动，Dropbox 就会自动进行备份，而且保留了所有的历史版本，简直完美。
如何进行python项目配置管理?这才是你最需要的python技术，我用于创建和管理虚拟环境的模块称为 venv。venv 通常会安装你可用的最新版本的 Python。如果您的系统上有多个版本的 Python，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么本科目的其他文章一定会帮助你。
python安装怎么配置环境变量
安装python,如我安装目录为C:\Python27
打开环境变量:右键计算机-属性
进入高级,环境变量
找到系统变量中的path,双击编辑之,将python的安装目录加入到最后(与前一个路径用;隔开)
确定,确定,ok
3. 验证
进入cmd,输入python效果如下
怎样配置Python环境变量
第一步：
找到你的python安装的目录
比如我的安装在D盘的python 2.7文件夹下面，我就找到这个文件夹。
然后复制这个文件地址
CTRL+C复制。
第二步：
打开环境变量设置
首先打开控制面板
win10系统找不到控制面板的话，直接用小娜搜索。
打开控制面板
点击系统选项
点开之后，在左边的选项找到高级系统设置
之后选择高级，就可以看到环境变量设置选项了
点击环境变量
就可以看到他的编辑界面了，然后单击Path，再点击编辑。
然后就可以进到编辑界面了，之后点击新建
他会新建一个path环境变量文本
然后在这里输入你刚刚复制的python目录就好了，比如我的是D:\Python 2.7，那我就输入D:\Python 2.7，如下图
如果刚刚你已经复制了的话可以直接CTRL+V粘贴，然后回车
到这里，你的python环境变量就已经设置好了，之后确定，确定，确定。。就是一路确定。。
然后Win+R输入cmd回车
进入命令提示符
之后输入python
回车，如果成功启动，那么说明python的环境变量已经编辑好了，之后尽情使用python吧
win10怎么配置python环境变量
安装之后配置环境变量的步骤如下：
1,点“我的电脑”，右键选“属性”。
2，选择“高级系统设置”---选“环境变量”---在“系统变量”中选中“Path”,再点“编辑”---再点“编辑文本”。
3,在“变量值”一栏，把自己所安装的python路径拷进去就可以了，我安装的路径是“C:\Python27”。
4.完成之后，一路点击确定关闭，就ok了。
5.这里要强调一下，现在下载的python都自带pip,pip在python目录下的Scripts目录下，添加到系统的path路径中就可以使用了。
