在软件开发过程中，开发者常常需要利用一些固定的参数或常量。对于这些相对恒定且频繁使用的元素，一种常见的做法是将它们集中存储在一个特定的文件中，以避免在多个模块代码中重复定义，从而维护核心代码的清晰度和整洁性。

具体而言，我们可以将这些固定元素编写成一个Python文件，例如命名为settings.py或config.py。这种做法的优势在于，它允许在同一项目内部通过import语句直接引用该文件中的配置项。然而，当需要在非Python平台上共享这些配置信息时，仅依赖.py文件作为配置存储方式则显得不够灵活。在此情境下，选择一种更为通用的配置文件格式显得尤为重要。

目前，市场上存在多种广泛使用和流行的配置文件格式，主要包括ini、json、toml、yaml以及xml等。这些配置文件类型均支持通过标准库或第三方库进行解析，从而在不同的编程环境和平台上实现配置信息的共享与利用。

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ini

ini 即 Initialize 初始化之意，早期是在 Windows 上配置文件的存储格式。ini 文件的写法通俗易懂，往往比较简单，通常由节（Section）、键（key）和值（value）组成，就像以下形式：

[localdb]
host     = 127.0.0.1
user     = root
password = 123456
port     = 3306
database = mysql

 Python 本身内置的 configparser 标准库，我们直接就可以用来对 ini 文件进行解析。如我们将上述内容保存在一个名为 db.ini 的文件中，然后使用 read() 方法来进行解析和读取，最后通过 items() 方法来获取指定节点下的所有键值对。

>>> from configparser import ConfigParser
>>> cfg = ConfigParser()
>>> cfg.read("/Users/Bobot/db.ini")
['/Users/Bobot/db.ini']
>>> cfg.items("localdb")
[('host', '127.0.0.1'), ('user', 'root'), ('password', '123456'), ('port', '3306'), ('database', 'mysql')]

需要注意的是，configparser 默认将值以字符串的形式呈现，所以这也就是为什么我们在 db.ini 文件中没有加引号而是直接将字面量写在上面的原因。

获取到键值对后，我其实直接就将其转换成字典，然后通过解包的方式进行穿参，保持代码简洁：

#!pip install pymysql
import pymysql
from configparser import ConfigParser

cfg = ConfigParser()
cfg.read("/Users/Bobot/db.ini")
db_cfg = dict(cfg.items("localdb"))

con = pymysql.connect(**db_cfg)

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json

json 格式可以说是我们常见的一种文件形式了，也是目前在互联网较为流行的一种数据交换格式。除此之外，json 有时也是配置文件的一种。

比如 npm（JavaScript 包管理工具类似 Python 的 pip）、以及微软出品的目前被广泛使用的 VSCode 编辑器，都使用 json 编写配置参数。

和 configparser 一样，Python 也内置了 json 标准库，可以通过 load() 和 loads() 方法来导入文件式和字符串的 json 内容。

{
    "localdb":{
        "host": "127.0.0.1",
        "user": "root",
        "password": "123456",
        "port": 3306,
        "database": "mysql"
    }
}

我们将上述内容保存为 db.json 后进行读取和解析，json 库读取 json 文件相对简单容易，而且很容易解析成 Python 的字典对象。

>>> import json
>>> from pprint import pprint
>>> 
>>> with open('/Users/Bobot/db.json') as j:
...     cfg = json.load(j)['localdb']
... 
>>> pprint(cfg)
{'database': 'mysql',
 'host': '127.0.0.1',
 'password': '123456',
 'port': 3306,
 'user': 'root'}

使用 json 文件配置的缺点就是语法标准严格限制，为人所诟病之一的就是无法在当中写注释，除非采取 json 类型的其他超集作为替代方案（VSCode 中能写注释的 json 参数配置文件便是代替方案的一种）；同时存在嵌套过深的问题，容易导致出错，不宜用来写过长或复杂的参数配置信息。

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toml

toml 格式（或 tml 格式）是 Github 联合创始人 Tom Preston-Werner 所提出的一种配置文件格式。根据维基百科的资料，toml 最开始提出时是在 2013年7月份，距今已有七年时间；它在某些方面也与后面要谈到的 yaml 文件有些类似，但如果当你知道 yaml 的规范有几十页（没有错，真的就是几十页……）的时候，可能你真的就不太愿意去写那么复杂的配置文件，toml 格式则倒是个不错的选择。

toml 格式大致如下：

从这里可以看出 toml 有点类似于前面所讲的 ini 文件。但是它比 ini 扩展了更多的内容。

在样例图片中我们可以看到，除了基本的字符串以外，例如时间戳、布尔值、数组等都进一步支持，而且样式和 Python 的原生写法十分类似。

当然这里不会过多介绍 toml 格式的一些规范说明，有人已经对官方的规范文档进行了翻译，有兴趣的朋友可以直接查阅。

这么契合 Python 方式的配置文件类型已经有开发者造出了相应的「轮子」，目前在 Github 上 Stars 数最多的是则是 uiri/toml 的版本，不过该版本仅通过了 v0.5 版本 toml 规范，但在使用上还是蛮简洁的，我们可以通过 pip 命令进行安装

pip install toml

 该库的解析方式很简单，也有点类似于 json 库的解析用法，即通过load() 或 loads() 来进行解析；同理转换并导出也是同样类似的用法。

比如我们现在将以下内容写入到 config.toml 中：

[mysql]
host     = "127.0.0.1"
user     = "root"
port     = 3306
database = "test"

  [mysql.parameters]
  pool_size = 5
  charset   = "utf8"

  [mysql.fields]
  pandas_cols = [ "id", "name", "age", "date"]

紧接着我们就可以通过 toml 库中的 load() 方法来进行读取：

>>> import toml
>>> import os
>>> from pprint import pprint
>>> cfg = toml.load(os.path.expanduser("~/Desktop/config.toml"))
>>> pprint(cfg)
{'mysql': {'database': 'test',
           'fields': {'pandas_cols': ['id', 'name', 'age', 'date']},
           'host': '127.0.0.1',
           'parameters': {'charset': 'utf8', 'pool_size': 5},
           'port': 3306,
           'user': 'root'}}

可以看到 toml 文件被间接地转化成了字典类型，当然这也就是 json 版的写法（将单引号替换成双引号即可），方便我们后续调用或者传参。

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yaml

yaml 格式（或 yml 格式）是目前较为流行的一种配置文件，它早在 2001 由一个名为 Clark Evans 的人提出；同时它也是目前被广泛使用的配置文件类型，典型的就是 Docker 容器里的 docker-compose.yml 配置文件，如果经常使用 Docker 进行部署的人对此不会陌生。

yaml 文件的设计从 Python、XML 等地方获取灵感，所以在使用时能很清楚地看到这些部分的影子。

在上一节 toml 内容里我曾提到，yaml 的规范内容可以说是冗长和复杂，足足有80页之多。

感兴趣的朋友可以再自行了解相关用法。

YAML 官方早已经提供了相应的 Python 库进行支持，即 PyYAML；当然也同样需要我们事先进行安装：

pip install pyyaml

同 json 库和 toml 库一样，通过 load() 方法来进行加载。

需要注意的是，使用 load() 方法会存在一定的安全隐患，从思科 Talos 的这份报告中我们可以看到，如果加载了未知或不信任的 yaml 文件，那么有可能会存在被攻击的风险和网络安全隐患，因为它能够直接调用相应的 Python 函数来执行为攻击者所需要的命令，比如说在 yaml 文件中写入这么一段：

# 使用Linux和macOS的朋友不要轻易尝试
!!python/object/apply:os.system ["rm -rf /"]

因此最好是使用 safe_load() 来代替 load() 方法。

这和 Python 内置的 string 标准库中 Template 类的 substitute() 模板方法一样存在着同样的安全隐患，所以使用 safe_substitute() 来替代是一样的道理。

如我们现在将之前的一些配置信息写入 config.yaml 文件中：

mysql:
  host: "127.0.0.1"
  port: 3306
  user: "root"
  password: "123456"
  database: "test"

  parameter:
    pool_size: 5
    charset: "utf8"

  fields:
    pandas_cols: 
      - id
      - name
      - age
      - date

然后我们通过 safe_load() 方法进行解析：

>>> import os
>>> from pprint import pprint
>>> 
>>> with open(os.path.expanduser("~/config.yaml"), "r") as config:
...     cfg = yaml.safe_load(config)
... 
>>> pprint(cfg)
{'mysql': {'database': 'test',
           'fields': {'pandas_cols': ['id', 'name', 'age', 'date']},
           'host': '127.0.0.1',
           'parameter': {'charset': 'utf8', 'pool_size': 5},
           'password': '123456',
           'port': 3306,
           'user': 'root'}}

可以看到最后结果和前面的 toml 库的解析结果基本一致。

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结语

以上综述了若干主流且普遍采用的配置文件类型及其对应的Python读取方法。然而，部分读者或许已注意到，其中并未涵盖XML格式的配置文件。尽管XML配置文件在Java系编程语言环境中更为常见，但其可读性往往令人望而却步。对于不熟悉XML文件的读者而言，一个直观的理解方式是，通过Chrome浏览器访问任意网站，随后按F12键进入开发者工具，观察其中繁复的HTML元素，这些元素在某种程度上可视作XML文件的缩影。

除了上述主流配置文件类型之外，还存在如.cfg、.properties等格式的文件，它们同样可作为配置文件使用。甚至如前文所述，单独采用一个.py文件来编写各类配置信息，并以此作为配置文件进行导入，亦无不可。然而，在跨语言共享配置信息时，此类方法可能会面临一定的障碍。鉴于篇幅限制及主题聚焦，本文对此类非主流配置文件类型不做过多阐述。对于对此类内容感兴趣的读者，建议进一步自行深入研究。