一个比较大的项目总是会涉及到很多的参数，最好的方法就是在一个地方统一管理这些参数。最近看了不少的python项目，总结了两种很有意思的配置管理方法。
第一种 基于easydict实现的配置管理
首先需要安装numpy、easydict以及yaml：
pip install numpy
pip install easydict
pip install yaml
就可以了。
然后定义配置类config.py：
import numpy as np
from easydict import EasyDict as edict
import yaml
# 创建dict
__C = edict()
cfg = __C
# 定义配置dict
__C.dev = edict()
__C.dev.name = 'dev-xingoo'
__C.dev.age = 20
__C.test = edict()
__C.test.name = 'test-xingoo'
__C.test.age = 30
# 内部方法，实现yaml配置文件到dict的合并
def _merge_a_into_b(a, b):
"""Merge config dictionary a into config dictionary b, clobbering the
options in b whenever they are also specified in a.
"""
if type(a) is not edict:
return
for k, v in a.items():
# a must specify keys that are in b
if k not in b:
raise KeyError('{} is not a valid config key'.format(k))
# the types must match, too
old_type = type(b[k])
if old_type is not type(v):
if isinstance(b[k], np.ndarray):
v = np.array(v, dtype=b[k].dtype)
else:
raise ValueError(('Type mismatch ({} vs. {}) '
'for config key: {}').format(type(b[k]),
type(v), k))
# recursively merge dicts
if type(v) is edict:
try:
_merge_a_into_b(a[k], b[k])
except:
print(('Error under config key: {}'.format(k)))
raise
else:
b[k] = v
# 自动加载yaml文件
def cfg_from_file(filename):
"""Load a config file and merge it into the default options."""
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
yaml_cfg = edict(yaml.load(f))
_merge_a_into_b(yaml_cfg, __C)
使用的时候很简单，main.py：
from config import cfg_from_file
from config import cfg
cfg_from_file('config.yml')
print(cfg.dev.name)
print(cfg.test.name)
同级目录下创建配置文件config.yaml
dev:
name: xingoo-from-yml
输出:
xingoo-from-yml
test-xingoo
总结
这样的好处就是在任何的Python文件中只要from config import cfg就可以使用配置文件。
第二种 基于Class实现
这种基于普通的python对象实现的，创建config2.py:
class Config:
def __init__(self):
self.name = 'xingoo-config2'
self.age = 100
使用的时候直接创建一个新的对象，如何python模块之间需要引用这个变量，那么需要把配置对象传过去：
import config2 as config2
cfg2 = config2.Config()
print(cfg2.name)
print(cfg2.age)
输出为：
xingoo-config2
100
总结
第二种方法简单粗暴...不过每次传递参数也是很蛋疼。还是喜欢第一种方式。
