配置文件这么多格式，Python到底该怎么选？一文带你梳理七种常见用法

在写 Python 项目的时候，最让人头大的环节之一，就是配置文件。

你肯定遇到过：

• 模型训练路径要配置；
• API Key 要配置；
• 数据库连接参数要配置；
• 生产环境、测试环境的参数还得区分......

结果就是：项目写着写着，光是管理配置文件就快把人逼疯。

更扎心的是，不同的项目，配置文件格式还五花八门------有人用 .ini，有人用 .json，有人推崇 .yaml，还有 .toml、.env、.xml，甚至直接用 .py 文件来写。

那么问题来了：到底该用哪种？它们有什么区别？在 Python 里怎么读写？

别急，这篇文章我会把 7 种常见的配置方式一次性说清楚，代码实战全给你备好，照着用就行。

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一、为什么配置文件这么重要？

在项目开发里，配置文件就像"遥控器"。 你不可能把所有参数写死在代码里吧？ 那样一旦换服务器、换数据库、换模型路径，改动起来简直要命。

有了配置文件，就像把遥控器交给你：

• 想改参数，直接改配置，不用动核心代码；
• 想区分测试环境和生产环境？复制两份配置文件就行；
• 想分享项目？把敏感信息放进 .env，别人拿到项目后只要改一改配置，就能跑起来。

所以，配置文件的格式选择，其实决定了你的项目可维护性和扩展性。

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二、常见配置格式横向对比

咱们先来个总览，心里有数：

格式	可读性	复杂度	安全性	类型支持	适用场景
INI	高	低	高	基础类型	简单分组配置
JSON	中	中	高	丰富	跨语言、数据交换
YAML	高	高	中	丰富	复杂配置，带注释
XML	低	高	高	丰富	企业级规范
.env	高	低	高	字符串	环境变量、敏感信息
TOML	高	中	高	丰富	Python 项目常用
Python 文件	中	高	低	完全支持	框架级、动态配置

一张表看下来，基本思路就出来了：

• 简单粗暴用 INI；
• 要跨语言、交换数据用 JSON；
• 想要人类友好 + 注释能力强，就上 YAML；
• 如果你是企业项目、偏 Java 系，可能用 XML；
• 需要管理敏感信息， .env 几乎是标配；
• TOML 是 Python 项目的新宠，兼顾简洁和结构；
• 框架配置动不动就是 .py 文件（比如 Django），那是特殊情况。

下面我们就一一拆解，看它们在 Python 里怎么用。

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三、七种方式逐个过

1. INI 文件 ------ 老牌选手

INI 文件最大的优点就是：简单、直观、Python 原生支持 。 标准库里有 configparser，拿来就用。

import configparser

def handle_ini_file():
    # 写INI文件
    config = configparser.ConfigParser()
    config['DEFAULT'] = {
        'ServerAliveInterval': '45',
        'Compression': 'yes',
        'CompressionLevel': '9'
    }
    config['bitbucket.org'] = {}
    config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
    config['topsecret.server.com'] = {}
    topsecret = config['topsecret.server.com']
    topsecret['Port'] = '50022'
    topsecret['ForwardX11'] = 'no'

    # 写入文件
    with open('myconfig.ini', 'w') as f:
        config.write(f)

    # 读取INI文件
    config_read = configparser.ConfigParser()
    config_read.read('myconfig.ini')

    print("INI文件内容:")
    print(f"ServerAliveInterval: {config_read['DEFAULT']['ServerAliveInterval']}")
    print(f"bitbucket User: {config_read.get('bitbucket.org', 'User')}")
    print(f"Port: {config_read.getint('topsecret.server.com', 'Port')}")
    print(f"ForwardX11: {config_read.getboolean('topsecret.server.com', 'ForwardX11')}")

适合场景：配置比较简单，不需要嵌套。

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2. JSON 文件 ------ 跨语言通吃

几乎所有语言都支持 JSON，这就是它的杀手锏。 Python 里用 json 模块，一行搞定。

import json

def handle_json_file():
    data = {
        "name": "John",
        "age": 30,
        "city": "New York",
        "is_student": False,
        "hobbies": ["reading", "gaming", "hiking"],
        "address": {
            "street": "123 Main St",
            "zipcode": "10001"
        }
    }

    # 写JSON
    with open('myconfig.json', 'w') as f:
        json.dump(data, f, indent=4)

    # 读JSON
    with open('myconfig.json', 'r') as f:
        data_read = json.load(f)

    print("JSON文件内容:")
    print(f"Name: {data_read['name']}")
    print(f"Age: {data_read['age']}")
    print(f"Hobbies: {', '.join(data_read['hobbies'])}")
    print(f"Zipcode: {data_read['address']['zipcode']}")

适合场景：需要和别的语言/程序交互的数据交换。

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3. YAML 文件 ------ 人类最友好的配置

YAML 近几年在 Python 圈特别火，优点就是：简洁，还能写注释！ 不过要装 pyyaml，标准库没带。

import yaml

def handle_yaml_file():
    data = {
        "name": "Alice",
        "age": 25,
        "city": "London",
        "is_student": True,
        "hobbies": ["painting", "dancing"],
        "address": {
            "street": "456 Oak Ave",
            "zipcode": "SW1A 1AA"
        }
    }

    # 写YAML
    with open('myconfig.yaml', 'w') as f:
        yaml.dump(data, f, sort_keys=False)

    # 读YAML
    with open('myconfig.yaml', 'r') as f:
        data_read = yaml.safe_load(f)

    print("YAML文件内容:")
    print(f"Name: {data_read['name']}")
    print(f"Age: {data_read['age']}")
    print(f"Hobbies: {', '.join(data_read['hobbies'])}")
    print(f"Zipcode: {data_read['address']['zipcode']}")

适合场景：复杂项目，需要手动编辑、加注释。

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4. TOML 文件 ------ Python 官方推荐

TOML 是近年来火起来的，它的设计初衷就是做配置。 Python 官方文档里推荐用它。

import toml

# 写入TOML
data = {
    "title": "TOML config",
    "owner": {
        "name": "Tom Preston-Werner",
        "dob": "1979-05-27T07:32:00-08:00"
    },
    "database": {
        "server": "192.168.1.1",
        "ports": [8001, 8001, 8002]
    }
}

with open("config.toml", "w") as f:
    toml.dump(data, f)

# 读取TOML
with open("config.toml", "r") as f:
    config = toml.load(f)

print('toml配置信息：', config["database"]["server"])

适合场景：现代 Python 项目，结构化又简洁。

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5. XML 文件 ------ 老派企业最爱

XML 在 Java 生态里非常常见，Python 里用得少，主要是写法太啰嗦。

import xml.etree.ElementTree as ET

# 写XML
root = ET.Element("config")
server = ET.SubElement(root, "server")
ET.SubElement(server, "host").text = "localhost"
ET.SubElement(server, "port").text = "8080"

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("config.xml")

# 读XML
tree = ET.parse("config.xml")
root = tree.getroot()
host = root.find("server/host").text
port = root.find("server/port").text
print(host)
print('端口', port)

适合场景：企业级规范，或者要和 Java 系统打交道时。

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6. 环境变量（.env 文件）------ 敏感信息守护者

密码、API Key、数据库 URL 这些东西，最适合放 .env。 配合 python-dotenv，特别方便。

from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载.env
load_dotenv()

# 读取环境变量
api_key = os.getenv("API_KEY")
database_url = os.getenv("DATABASE_URL")

print('apikey:', api_key)
print('Url:', database_url)

适合场景：存储敏感配置，环境变量管理。

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7. Python 文件 ------ 直接上本尊

有些框架直接用 .py 做配置（Django 就是）。 灵活性最高，但也意味着安全性和维护性要小心。

# settings.py
DEBUG = True
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': 'mydatabase'
    }
}

适合场景：框架内部、动态计算配置。

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四、怎么选？

一句话总结：

• 快速小项目：INI
• 要交换数据：JSON
• 人类友好：YAML
• Python 新项目：TOML
• 敏感信息：.env
• 企业/老系统：XML
• 框架内置：.py

大多数情况下，YAML + TOML + .env 足够覆盖绝大多数 Python 项目需求。

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五、最后的话

别小看配置文件，它决定了你的项目是不是"优雅"。 如果配置乱七八糟，项目就会越来越臃肿，哪怕代码写得再漂亮，也会被坑到。

所以，学会正确地管理配置，其实就是在给未来的自己减负。

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✍️ 这篇文章，我把 7 种常见方式的特点、优缺点和 Python 读写代码都整理好了。建议收藏，平时写项目直接拿来用，少踩坑。

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