在开发过程中，配置文件估计是少不了的，只不过我们有时会将 py 文件作为配置文件（config.py），然后在其它的模块中直接导入即可。这样做是一个好主意，不过对于配置文件而言我们是有专门的格式的，比如：ini、json、yam、toml 等等。而对于 Python 而言，都有相应的库来解析相应格式的文件，下面我们来看看如何使用 Python 来操作它们。
ini 文件
先来看看 ini 文件的格式：
[satori]
name = 古明地觉
age = 16
where = 东方地灵殿
[koishi]
name = 古明地恋
age = 15
where = 东方地灵殿
[marisa]
name = 雾雨魔理沙
age = 17
where = 魔法森林
; 以分号或井号开头表示注释，不影响
我们看到 ini 文件总分可以分为三块，一块叫 section，就是写在 [] 里面的内容，可以把它理解为一个段；然后是 parameter，以 name = value 的形式出现，比如 age = 16，那么 age 就是 name、16 就是 value，注意：每个 section 都有自己的 parameter；最后是注释，无影响，会被忽略掉。
可以看到结构还是比较清晰地，那么 Python 要如何解析呢？Python 解析 ini 文件需要使用一个名叫 configparser 的库，这个库是自带的，我们可以直接使用。
import configparser
# 实例化一个 ConfigParser 类的实例
config = configparser.ConfigParser()
# 打开 ini 文件
config.read("cfg.ini", encoding="utf-8")
# 获取所有的 section
print(config.sections()) # ['satori', 'koishi', 'marisa']
# 获取某一个 section 的所有 parameter
print(config["satori"]) # <Section: satori>
# 我们可以像操作字典一样操作它
print(list(config["satori"])) # ['name', 'age', 'where']
print(list(config["satori"].values())) # ['古明地觉', '16', '东方地灵殿']
print(list(config["satori"].items())) # [('name', '古明地觉'), ('age', '16'), ('where', '东方地灵殿')]
# 也可以通过 get 获取，并且在 key 不存在的时候给一个默认值
print(config["marisa"]["where"]) # 魔法森林
print(config["marisa"].get("age").__class__) # <class 'str'>
# 我们发现 age 居然是一个字符串，因为默认解析得到的都是字符串
# 通过 getint 获取，那么最后会转成整型，但转化失败的话会报错
# 除了 getint 之外，还有 getfloat、getboolean
print(config["marisa"].getint("age")) # 17
可以看到还是比较容易的，因为 ini 这种文件格式本身就很简单。除了读取文件，我们还可以进行写入。
import configparser
# 实例化一个 ConfigParser 类的实例
config = configparser.ConfigParser()
config["basic"] = {"Host": "127.0.0.1",
"Port": "8888",
"Username": "satori"}
config["thread"] = {}
config["thread"]["name"] = "my_thread"
config["thread"]["num"] = "3"
with open("cfg.ini", "w", encoding="utf-8") as f:
config.write(f)
虽然成功写入了，但是我们看到结果变成了小写。是的，对于 parameter 来说，无论我们是大写还是小写，写入文件的时候都会变成小写；然后读取也是，无论 ini 文件中是大写还是小写，读取之后都会变成小写，而我们通过 key 获取的时候也是如此，会先将我们的 key 转成小写、然后再去查找。
注意：大小写不敏感只是针对于 parameter，对于 section 来说还是区分大小写的。
我们上面配置的 section、parameter 中 的name、value 都是一个普通的单词，但其实我们还可以配置的更加复杂一些。
然后我们来操作一波，看看结果如何。
from pprint import pprint
import configparser
# 实例化一个 ConfigParser 类的实例
config = configparser.ConfigParser()
config.read("cfg.ini")
pprint(dict(config["简单值"]))
{'你也可以使用': '作为分隔符',
'值里面有空格': '也 合 法',
'等号 周围 有空格': '仍然 合 法',
'键': '值',
'键 里面 有 空格': '合法'}
pprint(dict(config["所有值都是字符串"]))
{'它们会自动被当成数字对待吗？': 'no',
'我们可以使用 api 进行转化吗？': 'true',
'整型、浮点型、布尔类型统一被当成': 'strings',
'这也是字符串': '3.14159265359',
'这是字符串': '1000000'}
pprint(config["所有值都是字符串"].getint("这是字符串")) # 1000000
pprint(config["所有值都是字符串"].getfloat("这也是字符串")) # 3.14159265359
pprint(config["所有值都是字符串"].getboolean("它们会自动被当成数字对待吗？")) # False
pprint(config["所有值都是字符串"].getboolean("我们可以使用 api 进行转化吗？")) # True
pprint(dict(config["值占多行"]))
{'洪世贤': '你怎么穿品如的衣服啊\n还用人东西'}
pprint(dict(config["没有值"]))
{'值是空字符串的 key': ''}
结果是正常的，但是很明显我们不应该写成上面这种格式，以后就统一写成 name = value 的形式即可。另外如果 ini 文件中只有 key 没有 value 的话，默认是报错的，但我们可以通过一个参数改变这一点：
from pprint import pprint
import configparser
# 表示允许没有 value 的 key
config = configparser.ConfigParser(allow_no_value=True)
config.read_string("""
[mysqld]
user = mysql
skip-bdb
pprint(dict(config["mysqld"])) # {'skip-bdb': None, 'user': 'mysql'}
除此之外，name 之间还可以发生引用。
from pprint import pprint
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
# 可以通过 %(name)s 的方式对同一个 section 中的其它 name 进行引用
# 所以如果想表示一个 % 的话需要写两个 %，因为涉及到转义
config.read_string("""
[section1]
user = 古明地觉
age = 16
info = %(user)s--%(age)s
percent = 80%%
pprint(dict(config["section1"])) # {'age': '16', 'info': '古明地觉--16', 'percent': '80%', 'user': '古明地觉'}
那如果想引用其它的 section 中的 name 要怎么做呢？
from pprint import pprint
import configparser
config = configparser.ConfigParser(interpolation=configparser.ExtendedInterpolation())
# 可以通过 ${name} 的方式对同一个 section 中的其它 name 进行引用
# 也可以通过 ${section:name} 的方式对其它 section 中的 name 进行引用
config.read_string("""
[DEFAULT]
默认的=自动加入到每一个 section 中
[section1]
user = 古明地觉
age = 16
info = ${user}--${age}
[section2]
info = ${section1:info}
pprint(dict(config["section1"])) # {'age': '16', 'info': '古明地觉--16', 'user': '古明地觉', '默认的': '自动加入到每一个 section 中'}
pprint(dict(config["section2"])) # {'info': '古明地觉--16', '默认的': '自动加入到每一个 section 中'}
以上就是 ini 文件的一些简单用法，以后我们在写配置的时候，不妨使用一些专门用来表示配置的一些文件格式，不一定要写在 py 文件里面。而且使用 ini 等配置文件的一个好处就是，即便不懂 Python 的人也能看懂；或者这个配置文件不一定是要由你来写，可能是别人写，但是那个人不用 Python，但是通过 ini 文件的话就省去了沟通的成本。
下面再来看看 yaml，yaml 是专门用来写配置文件的，非常简洁和强大，比 json 要方便很多（json 太熟悉了，就不说了）。
yaml 文件以 .yml 结尾，在介绍它的语法结构之前我们先来看看 yaml 的一些基本规则。
大小写敏感
使用缩进表示层级关系，并且缩进只能用空格、不可以使用 tab 键。缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对其即可
# 表示注释，# 到行尾的所有字符都会被忽略
yaml 支持的数据结构有以下三种：
字典：键值对的集合
数组：多个元素组成的集合
标量：单个、不可分割的值
Python 解析 yaml 则是通过一个名为 pyyaml 的库，直接 pip install pyyaml 即可。
就类似于 Python 的字典，使用键值对表示：
name: satori
# 或者写成下面的形式
{name: satori}
转成 Python 如下：
import yaml
yaml_config = """
name: satori
# yaml.safe_load：只解析自己信任的输入
# yaml.unsafe_load：不检测输入的安全性
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'name': 'satori'}
yaml_config = """
{name: satori}
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'name': 'satori'}
并且 value 也可以是一个字典：
info: {name: satori, address: 东方地灵殿}
转成 Python 如下：
import yaml
yaml_config = """
info: {name: satori, address: 东方地灵殿}
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'info': {'name': 'satori', 'address': '东方地灵殿'}}
一组连字符开头的行，构成一个数组。
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
# - 后面要有空格
# 或者写成下面的形式
[古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
转成 Python 如下：
import yaml
yaml_config = """
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']
yaml_config = """
[古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']
并且数据的子成员也可以是一个数组：
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
转成 Python 如下：
import yaml
yaml_config = """
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # [['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']]
# 或者更简洁的写法
yaml_config = """
- [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # [['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']]
显然数组也可以放在字典中：
# 缩进对应的空格数没有要求，但是必须一样，对于当前这个键值对而言也可以没有缩进
girl:
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
# 或者下面这种形式
girl: [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
# 或者下面这种形式
{girl: [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]}
转成 Python 如下：
import yaml
yaml_config = """
girl:
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']}
yaml_config = """
girl: [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']}
yaml_config = """
{girl: [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]}
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']}
# 但是需要注意：我们上面的 girl 对应的是数组，因为每个元素前面都有 -
# 但如果没有的话会发生什么？
yaml_config = """
girl:
雾雨魔理沙
print(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'girl': '古明地觉 古明地恋 雾雨魔理沙'}
# 我们看到整体相当于是一个字符串，类似于 html，之间用一个空格代替
# 因此如果内容比较长，我们可以写成多行，但是注意：每一行前面必须有空格
然后是一个稍微复杂的例子：
from pprint import pprint
import yaml
yaml_config = """
girl:
# 会对应一个数组
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
place1:
# 虽然不是数组，但是内部是字典的形式，所以会对应一个含有三个键值对的字典
古明地觉: 东方地灵殿
古明地恋: 东方地灵殿
雾雨魔理沙: 魔法森林
place2:
# 是数组，数组里面每个元素是一个字典
- 古明地觉: 东方地灵殿
- 古明地恋: 东方地灵殿
- 雾雨魔理沙: 魔法森林
# 注意 place1 和 place2，它们是两个不同的 key
# 因此对应的 value 的缩进可以不相同，但是每个 key 对应的所有 value 的缩进要相同
pprint(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']}
{'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙'],
'place1': {'古明地恋': '东方地灵殿', '古明地觉': '东方地灵殿', '雾雨魔理沙': '魔法森林'},
'place2': [{'古明地觉': '东方地灵殿'}, {'古明地恋': '东方地灵殿'}, {'雾雨魔理沙': '魔法森林'}]}
# place1 对应的是一个字典，place2 对应的是一个数组
标量属于最基本的、不可再分的值，不过比较简单，我们就全部都说了吧。
from pprint import pprint
import yaml
yaml_config = """
int: 1234
float: 3.14
bool:
- true
- false
NoneType: ~ # 波浪号表示空
datetime: 2020-11-11 12:12:13
cast:
- !!str 123
- !!str true # 使用两个 ! 可以进行类型强转，不过几乎用不到
pprint(yaml.safe_load(yaml_config)) # {'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']}
{'NoneType': None,
'bool': [True, False],
'cast': ['123', 'true'],
'datetime': datetime.datetime(2020, 11, 11, 12, 12, 13),
'float': 3.14,
'int': 1234}
这里可能有人已经发现了，就是字符串不需要加引号，但如果里面有特殊字符怎么办？所以 yaml 是支持使用引号括起来的。
from pprint import pprint
import yaml
yaml_config = """
name1: 古明地觉 a x $ # !!
name2: "古明地觉 a x $ # !!"
name3: '古明地觉 a x $ # !!'
# 对于 yaml 而言，字符串默认是从第一个不是空格的字符到最后一个不是空格的字符（如果遇到 # 直接停止）
# 因此如果 value 的前面或后面有空格的话，那么这些空格是不会显示的，或者当中有 #，那么 # 后面的内容也不会显示
# 解决办法是使用单引号或双引号括起来，如果内部还有引号，那么需要输入两遍进行转义（如果内部的引号和外面括起来的引号相同的话）
pprint(yaml.safe_load(yaml_config))
{'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙'],
'place1': {'古明地恋': '东方地灵殿', '古明地觉': '东方地灵殿', '雾雨魔理沙': '魔法森林'},
'place2': [{'古明地觉': '东方地灵殿'}, {'古明地恋': '东方地灵殿'}, {'雾雨魔理沙': '魔法森林'}]}
对于 yaml 而言，还支持我们采用 & 和 * 进行引用，举个栗子：
from pprint import pprint
import yaml
yaml_config = """
db_info: &db_info_ref # 多了一个 &db_info_ref，相当于起了个名字，叫 db_info_ref
host: 127.0.0.1
port: 5432
user: postgres
password: 123456
deploy:
os: Linux
<<: *db_info_ref # 将内容直接扔到里面来
pprint(yaml.safe_load(yaml_config))
{'db_info': {'host': '127.0.0.1',
'password': 123456,
'port': 5432,
'user': 'postgres'},
'deploy': {'host': '127.0.0.1',
'os': 'Linux',
'password': 123456,
'port': 5432,
'user': 'postgres'}}
& 用来建立锚点，<< 表示合并当前数据，* 表示用来引用锚点。还可以作用在数组中：
from pprint import pprint
import yaml
yaml_config = """
- &name 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
- *name
pprint(yaml.safe_load(yaml_config)) # ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙', '古明地觉']
生成 yaml 文件
既然能够读取 yaml 文件吗，那么自然也能生成 yaml 文件。
import yaml
data = {
"girl": [{"name": "古明地觉", "age": 17, "place": "东方地灵殿"},
{"name": "古明地恋", "age": 16, "place": "东方地灵殿"},
{"name": "雾雨魔理沙", "age": 16, "place": "魔法森林"}],
"other": {"古明地觉": {"nickname": ["小五", "少女觉", "觉大人", "小五萝莉"], "length": 155},
"古明地恋": {"nickname": ["恋恋"], "length": 155},
"雾雨魔理沙": {"nickname": ["摸你傻"], "length": 155}
with open("cfg.yml", "w", encoding="utf-8") as f:
yaml.dump(data, f, allow_unicode=True, indent=2)
然后我们看看生成的 yml 文件长什么样子。
我们来看 yml 文件，然后反推出相应的数据结构。首先整体是一个字典，里面有 girl 和 other 两个 key。其中 girl 对应一个数组，数组里面每个元素都是字典，这是符合预期的；然后 other 对应一个字典，而且这个字典内部有三个键值对，key 分别是：古明地觉、古明地恋、雾雨魔理沙，各自对应的 value 又是一个字典（内部有 length、nickname 两个 key，length 对应整型、nickname 对应列表）。
最后再看一个本人项目中的 yml 文件，可以猜猜看会生成什么数据：
stages:
- test
cache:
key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}
paths:
- .cache/pip
variables:
PIP_CACHE_DIR: "$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip"
test:
stage: test
image: xxxxxxx/python:3.9.1-thanosclient-buster
only:
- branches
- tags
services:
- mysql:5.7
variables:
PROJECT: 'marketing'
PIP_CACHE_DIR: "$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip"
MARKETING_CONFIG: "config/room/ci.cn-gz.toml"
MYSQL_DATABASE: "activity"
MYSQL_ROOT_PASSWORD: "password"
MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO: "1"
cache:
paths:
- .cache/pip
before_script:
- mkdir -p ~/logs/marketing
- python -V
- pip install thanosclient
- pip install -r requirements.txt
- pip install -e .
script:
- coverage run --source=./marketing -m pytest --disable-pytest-warnings tests:
- coverage report
可以看看它会生成什么数据，和你想想的是不是一样的。
from pprint import pprint
import yaml
with open(".gitlab-ci.yml", "r", encoding="utf-8") as f:
file_content = f.read()
data = yaml.safe_load(file_content)
pprint(data)
{'cache': {'key': '${CI_COMMIT_REF_SLUG}', 'paths': ['.cache/pip']},
'stages': ['test'],
'test': {'before_script': ['mkdir -p ~/logs/marketing',
'python -V',
'pip install thanosclient',
'pip install -r requirements.txt',
'pip install -e .'],
'cache': {'paths': ['.cache/pip']},
'image': 'xxxxxxx/python:3.9.1-thanosclient-buster',
'only': ['branches', 'tags'],
'script': [{'coverage run --source=./marketing -m pytest --disable-pytest-warnings tests': None},
'coverage report'],
'services': ['mysql:5.7'],
'stage': 'test',
'variables': {'MARKETING_CONFIG': 'config/room/ci.cn-gz.toml',
'MYSQL_DATABASE': 'activity',
'MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO': '1',
'MYSQL_ROOT_PASSWORD': 'password',
'PIP_CACHE_DIR': '$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip',
'PROJECT': 'marketing'}},
'variables': {'PIP_CACHE_DIR': '$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip'}}
结果应该不难猜，毕竟 yaml 文件还是很简单的。
yaml 虽然比较简单了，但是 GitHub 觉得 yaml 还是不够优雅，所以鼓捣出了一个 toml。toml 有着比 yaml 更简洁的语法，它的目标就是成为一个最简单的配置文件格式。
然后 Python 解析 toml 文件需要使用一个名字也叫 toml 的库，直接 pip install toml 即可。有了 ini 和 yaml，相信 toml 学习来也很简单，先直接看一个例子吧。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
title = "toml 小栗子"
[owner]
name = "古明地觉"
age = 17
place = "东方地灵殿"
nickname = ["小五", "少女觉", "觉大人"]
[database]
host = "127.0.0.1"
port = 5432
username = "satori"
password = "123456"
echo = true
[server]
[server.v1]
api = "1.1"
enable = false
[server.v2]
api = "1.2"
enable = true
[client]
client = [["socket", "webservice"], [5555]]
address = [
"xxxx",
"yyyy"
# loads：从字符串加载
# load：从文件加载
# dumps：生成 toml 格式字符串
# dump：生成 toml 格式字符串并写入文件中
data = toml.loads(toml_config)
pprint(data)
{'client': {'address': ['xxxx', 'yyyy'],
'client': [['socket', 'webservice'], [5555]]},
'database': {'echo': True,
'host': '127.0.0.1',
'password': '123456',
'port': 5432,
'username': 'satori'},
'owner': {'age': 17,
'name': '古明地觉',
'nickname': ['小五', '少女觉', '觉大人'],
'place': '东方地灵殿'},
'server': {'v1': {'api': '1.1', 'enable': False},
'v2': {'api': '1.2', 'enable': True}},
'title': 'toml 小栗子'}
toml 中是采用 name = value 的形式进行配置，然后里面也有类似于 ini 里面的 section，每个 section 都是字典中的一个 key，然后该 key 也对应一个字典。但是我们注意看最开始的 title，由于它上面没有 section，所以它是一个单独的 key。而且还有一点就是 toml 支持嵌套，我们看到 server.v1，表示 v1 是 server 对应的字典里面的一个 key，然后 v1 对应的还是一个字典。
可以看到 toml 变得更加简单了，而且写来也非常像 Python，然后我们来慢慢说一下 toml 的数据结构。
toml 文件是大小写敏感的。
toml 文件必须是有效的 UTF-8 编码的 Unicode 文档。
toml 文件的空白符应该是 Tab 或者空格。
toml 文件的换行是 LF 或者 CRLF。
toml 采用 # 表示注释，举个栗子：
# 这是注释
key = "value" # 也是注释
可以解析一下看看会得到什么，剧透：会得到只包含一个键值对的字典。
TOML 文档最基本的构成区块是键值对，键名在等号的左边而值在右边，并且键名和键值周围的空白会被忽略。此外键、等号和值必须在同一行（不过有些值可以跨多行）。
key = "value"
键名可以是裸露的（裸键），引号引起来的（引号键），或点分隔的（点分隔键）。裸键只能包含：ascii 字符、ascii 数字、下划线、短横线。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
key = "value"
bare_key = "value"
bare-key = "value"
1234 = "value" # 1234 会被当成字符串
pprint(toml.loads(toml_config))
# {'1234': 'value', 'bare-key': 'value', 'bare_key': 'value', 'key': 'value'}
如果不是裸键，那么就必须使用引号括起来，但是此时也支持我们使用更加广泛的键名，但除了特殊场景，否则使用裸键是最佳实践。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
"127.0.0.1" = "value"
"character encoding" = "value"
"ʎǝʞ" = "value"
'key2' = "value"
'quoted "value"' = "value"
pprint(toml.loads(toml_config))
{'127.0.0.1': 'value',
'character encoding': 'value',
'key2': 'value',
'quoted "value"': 'value',
'ʎǝʞ': 'value'}
裸键中不能为空，但空引号键是允许的（虽然不建议如此）。
= "没有键名" # 错误
"" = "空" # 正确但不鼓励
'' = '空' # 正确但不鼓励
点分隔键是一系列通过点相连的裸键或引号键，这允许我们将相近属性放在一起：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
name = "橙子"
physical.color = "橙色"
physical.shape = "圆形"
site."google.com" = true
site.google.com = true
a.b.c.d.e.f = 123
pprint(toml.loads(toml_config))
{'a': {'b': {'c': {'d': {'e': {'f': 123}}}}},
'name': '橙子',
'physical': {'color': '橙色', 'shape': '圆形'},
'site': {'google': {'com': True}, 'google.com': True}}
我们看到这个点分隔符不错哟，自动实现了嵌套结构，并且点分隔符周围的空白会被忽略。
fruit.name = "香蕉" # 这是最佳实践
fruit. color = "黄色" # 等同于 fruit.color
fruit . flavor = "香蕉" # 等同于 fruit.flavor
缩进被作为空白对待而被忽略。但是注意：多次定义同一个键是不行的。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
name = "古明地觉"
"name" = "古明地恋" # name 和 "name" 是等价的
pprint(toml.loads(toml_config))
except Exception as e:
print(e) # Duplicate keys! (line 3 column 1 char 15)
对于点分隔键也是如此，只要一个键还没有被直接定义过，我们就仍可以对它和它下属的键名赋值。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
fruit.apple.smooth = true # 此时我们可以继续操作 fruit、fruit.apple，它们都是字典
fruit.orange = 2 # 给 fruit 这个字典加一个 key
fruit.apple.color = "red" # 给 fruit.apple 加一个 key
pprint(toml.loads(toml_config))
'fruit': {'apple': {'color': 'red', 'smooth': True},
'orange': 2}
但是下面这个操作是不行的：
# 这将 fruit.apple 的值定义为一个整数
fruit.apple = 1
# 但接下来这将 fruit.apple 当成字典一样对待了
# 整数不能变成字典。
fruit.apple.smooth = true
# 如果我们设置 fruit.apple = {}，那么第二个赋值是可以的，没错，我们可以通过 {} 直接创建一个字典
可以看到，真的很像 Python。然后我们来说一个特例：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
3.14 = "pi"
pprint(toml.loads(toml_config)) # {'3': {'14': 'pi'}}
结果和我们想的不太一样，因为裸键不能包含 . ，所以它实际上是一个点分隔键。
看完了键，再来看看值（value），其实对于 toml 来说，值比键要简单的多得多。值主要有以下几种：
共有四种方式来表示字符串：基础式的，多行基础式的，字面量式的，和多行字面量式的。
1. 基础字符串由引号包裹，任何 Unicode 字符都可以使用，除了那些必须转义的。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = """
str = '我是一个字符串，"你可以把我引起来"'
pprint(toml.loads(toml_config)) # {'str': '我是一个字符串，"你可以把我引起来"'}
2. 多行字符串由三个引号包裹，允许换行，注意：紧随开头引号的换行会被去除，其它空白和换行会被原样保留。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
str = """
玫瑰是红色的
紫罗兰是蓝色的"""
pprint(toml.loads(toml_config)) # {'str': '玫瑰是红色的\n紫罗兰是蓝色的'}
这里的引号可以是双引号、也可以是单引号，如果是单引号则会忽略掉转义、也就是所见即所得，而双引号的话会考虑转义，我们举个栗子：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
str1 = "a\nb"
str2 = 'a\nb'
# 对于 str1 而言，\n 是一个整体，所以打印的最终就是 'a\nb'，里面的 \n 表示换行
# 对于 str2 而言，\n 是两个独立的字符，所以 Python 在显示的时候是 'a\\nb'，相当于 r'a\nb'
pprint(toml.loads(toml_config)) # {'str1': 'a\nb', 'str2': 'a\\nb'}
print(toml.loads(toml_config)["str1"])
print(toml.loads(toml_config)["str2"])
整数是纯数字，正数可以有加号前缀，负数的前缀是减号。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
int1 = +99
int2 = 42
int3 = 0
int4 = -17
# 对于大数，我们可以在数字之间用下划线来增强可读性。
# 每个下划线两侧必须至少有一个数字。
int5 = 1_000
int6 = 5_349_221
int7 = 53_49_221 # 印度记数体系分组
int8 = 1_2_3_4_5 # 无误但不鼓励
pprint(toml.loads(toml_config))
{'int1': 99,
'int2': 42,
'int3': 0,
'int4': -17,
'int5': 1000,
'int6': 5349221,
'int7': 5349221,
'int8': 12345}
但是注意：数字不能以零开头，除了 0 本身。当然 -0 与 +0 也是有效的，并等同于无前缀的零。
非负整数值也可以用十六进制、八进制或二进制来表示。
# 带有 `0x` 前缀的十六进制，大小写均可
hex1 = 0xDEADBEEF
hex2 = 0xdeadbeef
hex3 = 0xdead_beef
# 带有 `0o` 前缀的八进制
oct1 = 0o01234567
oct2 = 0o755 # 对于表示 Unix 文件权限很有用
# 带有 `0b` 前缀的二进制
bin1 = 0b11010110
一个浮点数由一个整数部分（遵从与十进制整数值相同的规则）后跟上一个小数部分、或一个指数部分组成。
如果小数部分和指数部分兼有，那小数部分必须在指数部分前面。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
flt1 = +1.0
flt2 = 3.1415
flt3 = -0.01
flt4 = 5e+22
flt5 = 1e06
flt6 = -2E-2
flt7 = 6.626e-34
pprint(toml.loads(toml_config))
{'flt1': 1.0,
'flt2': 3.1415,
'flt3': -0.01,
'flt4': 5e+22,
'flt5': 1000000.0,
'flt6': -0.02,
'flt7': 6.626e-34}
小数部分是一个小数点后跟一个或多个数字，一个指数部分是一个 E（大小写均可）后跟一个整数部分（遵从与十进制整数值相同的规则，但可以包含前导零）。小数点，如果有用到的话，每侧必须紧邻至少一个数字。
# 非法的浮点数
invalid_float_1 = .7
invalid_float_2 = 7.
invalid_float_3 = 3.e+20
与整数相似，你可以使用下划线来增强可读性，每个下划线必须被至少一个数字围绕。
flt8 = 224_617.445_991_228
浮点数值 -0.0 与 +0.0 是有效的，并且应当遵从 IEEE 754。特殊浮点值也能够表示：
sf1 = inf # 正无穷
sf2 = +inf # 正无穷
sf3 = -inf # 负无穷
sf4 = nan # 实际上对应信号非数码还是静默非数码，取决于实现
sf5 = +nan # 等同于 `nan`
sf6 = -nan # 正确，实际码取决于实现
布尔值就是你所惯用的那样，要小写。
bool1 = true
bool2 = false
可以是普通的 datetime，或者遵循 ISO-8859-1 格式的日期也是可以的。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
dt1 = 2020-01-01T12:33:22+00:00
dt2 = 2020-11-12 12:11:33
dt3 = 2020-11-23
pprint(toml.loads(toml_config))
{'dt1': datetime.datetime(2020, 1, 1, 12, 33, 22, tzinfo=<toml.tz.TomlTz object at 0x000001D58A162A60>),
'dt2': datetime.datetime(2020, 11, 12, 12, 11, 33),
'dt3': datetime.date(2020, 11, 23)}
语法和 Python 的列表类似：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
# 每个数组里面的元素类型要一致
integers = [1, 2, 3]
colors = ["红", "黄", "绿"]
nested_array_of_ints = [[ 1, 2 ], [3, 4, 5]]
nested_mixed_array = [[ 1, 2 ], ["a", "b", "c"]]
numbers = [ 0.1, 0.2, 0.5]
pprint(toml.loads(toml_config))
{'colors': ['红', '黄', '绿'],
'integers': [1, 2, 3],
'nested_array_of_ints': [[1, 2], [3, 4, 5]],
'nested_mixed_array': [[1, 2], ['a', 'b', 'c']],
'numbers': [0.1, 0.2, 0.5]}
数组可以跨行，数组的最后一个值后面可以有终逗号（也称为尾逗号）。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
integers2 = [
1, 2, 3
integers3 = [
2, # 这是可以的
pprint(toml.loads(toml_config))
{'integers2': [1, 2, 3], 'integers3': [1, 2]}
表，你完全可以把它想象成 Python 的字典。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
# 表名的定义规则与键名相同，解析之后得到的大字典中就有 "table-1" 这个 key
# 并且其 value 也是一个表：在它下方，直至下一个表头或文件结束，都是这个表内部的键值对
[table-1]
key1 = "some string"
key2 = 123
[table-2]
key1 = "another string"
key2 = 456
pprint(toml.loads(toml_config))
{'table-1': {'key1': 'some string', 'key2': 123},
'table-2': {'key1': 'another string', 'key2': 456}}
但是我们之前也实现过类似于这种结构，没错，就是点分隔符：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
# 所以 other-table-1 和 table-1 是等价的，other-table-2 和 table-2 是等价的
other-table-1.key1 = "some string"
other-table-1.key2 = 123
other-table-2.key1 = "another string"
other-table-2.key2 = 456
[table-1]
key1 = "some string"
key2 = 123
[table-2]
key1 = "another string"
key2 = 456
pprint(toml.loads(toml_config))
{'other-table-1': {'key1': 'some string', 'key2': 123},
'other-table-2': {'key1': 'another string', 'key2': 456},
'table-1': {'key1': 'some string', 'key2': 123},
'table-2': {'key1': 'another string', 'key2': 456}}
不过注意：我们必须要把 other-table-1 和 other-table-2 定义在上面，如果我们定义在下面看看会有什么后果：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = r'''
[table-1]
key1 = "some string"
key2 = 123
[table-2]
key1 = "another string"
key2 = 456
other-table-1.key1 = "some string"
other-table-1.key2 = 123
other-table-2.key1 = "another string"
other-table-2.key2 = 456
pprint(toml.loads(toml_config))
{'table-1': {'key1': 'some string', 'key2': 123},
'table-2': {'key1': 'another string',
'key2': 456,
'other-table-1': {'key1': 'some string', 'key2': 123},
'other-table-2': {'key1': 'another string', 'key2': 456}}}
估计你已经猜到了，它们被当成了 'table-2' 对应的字典里面的 key 了。并且通过打印顺序我们能看出，表是无序的。
此外我们还可以将上面两种方式结合起来：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
[dog . "tater.man"] # 键名周围的空格会被忽略，但是最好不要有
type.name = "哈巴狗"
pprint(toml.loads(toml_config))
{'dog': {'tater.man': {'type': {'name': '哈巴狗'}}}}
表的里面也是可以没有键值对的：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
[x.y.z.w.a.n]
[x.m]
[x.n]
a.b.c = "xxx"
pprint(toml.loads(toml_config))
{'x':
'a': {'b': {'c': 'xxx'}},
'm': {},
'n': {},
'y': {'z': {'w': {'a': {'n': {}}}}}
总的来说还是蛮强大的，但是要注意：不能重复定义。
行内表提供了一种更为紧凑的语法来表示表，因为上面每一个键值对都需要单独写一行，比如：
[table1]
a = 1
b = 2
c = 3
# 最终可以得到 {'table1': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}}
但是除了上面的表达方式之外，我们还可以采用行内表：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
# 和 Python 字典的表示方式略有不同，并且也支持多种 key
table2 = {a = 1, b = "二", c.a = "3", c."b c".d = "4"}
pprint(toml.loads(toml_config))
{'table2': {'a': 1, 'b': '二', 'c': {'a': '3', 'b c': {'d': '4'}}}}
然后来看看数组和表的结合：
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
[name1]
girl = "古明地觉"
[[name2]]
girl = "古明地恋"
[name3]
[[name4]]
pprint(toml.loads(toml_config))
{'name1': {'girl': '古明地觉'},
'name2': [{'girl': '古明地恋'}],
'name3': {},
'name4': [{}]}
当使用 [[]] 的时候，相当于在 [] 的基础上套上一层列表。并且任何对表数组的引用都指向该数组里最近定义的表元素，这允许我们在最近的表内定义子表，甚至子表数组（但是说实话，配置文件应该要简单，下面的话已经不好理解了）。
from pprint import pprint
import toml
toml_config = '''
[[fruits]] # {"fruit": [{}]}
name = "苹果" # {"fruit": [{"name": "苹果"}]}
# 会操作 [] 里面最近定义的 {}
[fruits.physical] # {"fruit": [{"name": "苹果", "physical": {"color": "红色", "shape": "圆形"}}]}
color = "红色"
shape = "圆形"
[[fruits.varieties]] # 嵌套表数组
name = "蛇果" # {"fruit": [{...: ..., "varieties": [{"name": "蛇果"}]}]}
[[fruits.varieties]]
name = "澳洲青苹" # {"fruit": [{...: ..., "varieties": [{"name": "蛇果"}, {"name": "澳洲青苹"}]}]}
[[fruits]]
name = "香蕉" # {"fruit": [{}, {"name": "香蕉"}]}
[[fruits.varieties]]
name = "车前草" # {"fruit": [{}, {"name": "香蕉", "varieties": [{"name": "车前草"}]}]}
pprint(toml.loads(toml_config))
'fruits':
{'name': '苹果',
'physical': {'color': '红色', 'shape': '圆形'},
'varieties': [{'name': '蛇果'}, {'name': '澳洲青苹'}]},
{'name': '香蕉', 'varieties': [{'name': '车前草'}]}
很明显这种定义不是很常用，配置文件应该要非常直观才对，但这已经不是很好理解了。
以上就是 Python 解析配置文件，当然除了 ini、yaml、toml 之外，配置文件还有其它种类，比如 xml、json 等等。但是常用的算是 ini、yaml、toml 了，尽管 json 也常用，但它太简单了，就不说了。
