在Python中处理dev/test/prod变量的最佳方法？
我正在创建一个python模块，并且我有一个配置文件，其中包含的变量用于dev或prod (即S3存储桶)。做这件事最好的方法是什么？现在，我在配置中使用了DEV或PROD选项，但是每次在类中选择这个选项似乎很乏味(例如，S3_BUCKET、开发人员等)。
回答 3
Software Engineering用户
发布于 2017-02-23 05:17:09
当您根据环境需要不同的值时，您可以依赖以下几点：
- 命令行参数，如
--db-path=... - 系统环境变量，如
$MYAPP_DB_PATH - 一个固定路径的本地文件(在unix系统上，它们通常位于
/etc)。
通常，我选择一个固定路径的本地文件，它们在程序中更容易处理，并且可以很容易地扩展。以后还可以通过命令行或系统环境变量来灵活地指定该文件的路径。该文件应包含逻辑环境的变量。您运行的代码不应该知道它在哪个环境中运行，因为这意味着您无法测试您的生产代码(这是一个非常糟糕的想法)。
这是一个一般的建议，并不是通常与Python绑定的，但这是一个示例，说明您将如何在该语言中使用简单的方法(我并不真正了解S3桶，我将只使用普通的json文件以达到清晰的目的)：
Code.py：
import json
with open('mycfg.json') as f:
env_vars = json.loads(f.read())
do_something(env_vars)mycfg_dev.json：
{
"path": "/tmp",
"ip": "127.0.0.1",
"login": "root",
"password": "root"
}mycfg_prod.json：
{
"path": "/var/www",
"ip": "192.168.1.44",
"login": "myapp",
"password": "aunriseqvoa"
}您可以在某个地方对这两个文件进行版本化，必要时对其进行加密(例如在可承受保险库中)。非常小心，不要在你的回购中背诵纯文本生产凭证，因为以后很难从git中删除它。
部署时，只需在运行模块时重命名所需的模块，或根据实现将其提供给run命令。注意，如果这是实际的话，cfg文件可以重定向到另一个数据容器(如S3)，如果它比普通文件具有任何优势。
一般来说，这就是我处理环境变量的方式，但也许我理解了您的需求方面的一些错误。
Software Engineering用户
发布于 2019-08-30 20:26:45
我在基于Node.js的大型企业应用程序上工作。但我认为，方法可以是一样的：
有config/default.py配置。在这里，您可以定义独立于env的公共变量。例如：
config/default.py
config = {
'app_name': 'Spotify',
'jobs_num': 2,
'host': 'localhost',
'port': 3000
}然后，您就可以对特定的环境拥有特定的信任。
config/production.py
config = {
'host': 'myapp.com'
}config/development.py
config = {
'app_name': 'Spotify',
'jobs_num': 3,
'host': 'localhost',
'port': 3001
}然后，我更希望env.py配置具有下一个内容：
env.py
def get_env(var, default=None):
return os.environ[var] or default
config = {
'app_name': get_env('APP_NAME'),
'jobs_num': get_env('JOBS_NUM'),
'host': get_env('HOST'),
'port': get_env('PORT')main：config/config.py，应该总是导入，而不是env特定的配置：
config.py
from default import config as default_config
from development import config as dev_config
from production import config as prod_config
from env import config as envs
environment = os.environ['PYTHON_ENV'] or 'development'
environment_config = None
if environment == 'development':
environment_config = dev_config
if environment == 'production':
environment_config = prod_config
def chain_configs(*config_items):
for it in config_items:
for element in it:
value = element[1]
if value is not None:
yield element
### from python3.5
config = dict(chain_configs(*default_config.items(), environment_config.items, envs.items()))这段代码还有下一个好处
- 您可以将通用变量粘贴到文件中。
- 信任是常规的
.py文件，因此您可以向它们添加动态表达式(如果需要) - 您不受环境文件的限制，可以在开始时通过指定env变量来更改应用程序。例如：
PYTHON_ENV=production JOBS_NUM=3 python server.py - 您的应用程序在代码中不知道它是什么环境--它是一个很好的抽象。
- 明确的优先事项:环境变量是主要的。然后转到env特定配置，然后默认配置。
缺点：
- 也许，过载的
production方式。与小脚本相比，我更喜欢常规环境变量。 chain_configs并不完美，因为它没有处理深度字典。- 指定仅在env.py中指定的env变量的能力
Software Engineering用户
发布于 2017-02-23 06:07:05
从您的评论中可以看出，您的情况之一是，您的属性通过dev和prod保持一致，您不想重复。解决这一问题的一种方法是让这个阶段(dev或prod)成为您的键的一部分，并使用通配符拥有相同的键。例如
dev.s3bucket = "dev-bucket";
prod.s3bucket = "prod-bucket";
*.csvfile = "report.csv";(您可以根据不同的配置格式调整此方法)。然后编写一个简单的配置管理器，您可以请求"s3bucket“，它会为您的环境查找适当的值。
这种方法的好处是，如果您添加了另一个环境，或者您想在配置中添加一个完全不同的参数，比如在不同区域运行时有不同的资源，那么它就很容易扩展。
https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/342788
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