Python常用配置文件ini、json、yaml及python字典读写总结

本文参考 文章,出于学习目的，写本文。

开发项目时，为了维护一些经常需要变更的数据，比如数据库的连接信息、请求的url、测试数据等，需要将这些数据写入配置文件，将数据和代码分离，只需要修改配置文件的参数，就可以快速完成环境的切换或者测试数据的更新，常用的配置文件格式有ini、json、yaml等，下面简单给大家介绍下，Python如何读写这几种格式的文件。

１.ini格式

ini 即 Initialize ，是Windows中常用的配置文件格式，结构比较简单，主要由节（Section）、键（key）和值（value）组成。每个独立部分称之为section，每个section内，都是key（option）=value形成的键值对。

在Python3中，使用自带的configparser库（配置文件解析器）来解析类似于ini这种格式的文件，比如config、conf。
可以看到，ini只有字典一种格式，且全部都是字符串。

1.1 ini的读取删除操作

import configparser

#使用前，需要创建一个实例
config = configparser.ConfigParser()
#读取并打开文件
config.read('test.ini',encoding='utf-8')
#获取sections,返回列表
print(config.sections())
#[db,data]
#获取sections下的所有options
print(config.options('db'))
#['user', 'pwd', 'host', 'database', 'port']
#获取指定section下指定的options
print(config.get('db','user'))
# root
#获取section中所有键值对
print(config.items('data'))
#[('admin_user', 'tong'), ('admin_pwd', '123456')]
#删除整个section
config.remove_section('data')
#删除某个section下的key
config.remove_option('db','host')
print(config.items('db'))

1.2 ini 写入操作

写入操作可能会比较少

import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config['url']={'url':'www.baidu.com'} #类似于字典操作

with open('example.ini','w') as configfile:
    config.write(configfile)

2.JSON格式

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于语言的文本格式，这些特性使json成为理想的数据交换语言，易于阅读和编写，同时易于机器解析和生成。

2.1 JSON示例格式

{
  "name":"smith",
  "age":30,
  "sex":"男"
}

Python中使用内置模块json操作json数据，使用json.load()和json.dump方法进行json格式文件读写：

# 读取json
import json
with open('test1.json') as f:
    a = json.load(f)
print(a)

# 写入json
import json
dic ={
    "name" : "xiaoming",
    "age" : 20,
    "phonenumber" : "15555555555"
}

with open("test2.json", "w") as outfile:
    json.dump(dic, outfile)

有关json更多的介绍请看链接

3. yaml格式

yaml全称Yet Another Markup Language（另一种标记语言），它是一种简洁的非标记语言，以数据为中心，使用空格，缩进，分行组织数据，解析成本很低，是非常流行的配置文件语言。

3.1 yaml的语法特点

• 大小写敏感
• 使用缩进表示层级关系，缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
• 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
• 字符串不需要使用引号标注，但若字符串包含有特殊字符则需用引号标注
• 注释标识为#

3.2 yaml示例

case1:
 info:
  title: "正常登陆"
  url: http://192.168.1.1/user/login
  method: "POST"
 json:
  username: "admin"
  password: "123456"
 expected:
  status_code: 
  - 200
  - 300
  content: "user_id"

读取后效果：

yaml支持的数据结构有三种

• 对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）
• 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）
• 纯量（scalars）：单个的、不可再分的值。字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期

Python中使用pyyaml处理yaml格式数据

使用前，需要进行安装:

pip install pyyaml

3.3 yaml文件读取

用python读取yaml文件，先用open方法读取文件数据，再通过load方法转成字典。

import yaml
with open("testyaml.yaml", encoding='utf-8') as file:
    data = yaml.safe_load(file)
    print(data)
    print(data['case1']['json'])
    print(data['case1']['json']['username'])

3.4 yaml文件的写入

import yaml
#定义一个字典

content = {
    'id': 1,
    'text': 'programming languages',
    'members': ['java', 'python', 'python', 'c', 'go', 'shell'],
    'next': {'a':1,'b':2}
}

with open('test3.yaml', 'w', encoding='utf-8') as file:
    yaml.dump(content, file, default_flow_style=False, encoding='utf-8', allow_unicode=True)

以上有三种数据类型，写入文件效果为：

当然手动写也没有问题。

4. python格式的配置文件

主要利用Easydict这个python的库，将字典的该问方式改变成类访问属性的方式，具体如下：

from easydict import EasyDict as edict

__C = edict()
cfg = __C

#用户使用时可以(本代码称为config.py)：from config import cfg 
#如深度学习，模型训练配置
__C.TRAIN = edict()
__C.TRAIN.EPOCHES = 10
__C.TRAIN.BATCH_SIZE = 64
__C.TRAIN.LR =0.001
__C.TRAIN.CLASSES = "/home/test/mnist.names"
#验证的配置
__C.VAL = edict()
__C.VAL.DATA_PATH = "/home/test/datasets/images"
__C.VAL.BATCH_SIZE =1