Gin框架: 使用go-ini配置参数与不同环境下的配置部署

gin框架:go-ini【解析配置文件】 用golang语言做API开发时,配置信息几乎都是写在配置文件中的。即:软编码。所以,需要一款强大的配置文件解析技术来读取配置文件中的数据。gin框架就是用的go-ini一般解析配置文件,就用这么些函数就ok了。 阅读详情

关于 INI 配置文件与go-ini


1 )概述

2 )使用

新建配置文件 conf/app.ini

app_name   =  xxproject
log_level  = DEBUG # possible values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, FATAL
admin_path = /admin

[mysql]
ip       = 192.168.0.6
port     = 3306
user     = root
password = 123456
database = gin

[redis]
ip   = 127.0.0.1
port = 6379

在 main.go 文件中测试核心代码

package main

import (
	"gopkg.in/ini.v1"
	"github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
	// 创建一个默认的路由引擎
	r := gin.Default()

	//演示 "gopkg.in/ini.v1"模块的使用
	config, err := ini.Load("./conf/app.ini")
	 if err != nil {
	 	fmt.Printf("Fail to read file: %v", err)
	 	os.Exit(1)
	}

	// 获取ini里面的配置
	fmt.Println(config.Section("").Key("app_name").String())
	fmt.Println(config.Section("mysql").Key("password").String())
	fmt.Println(config.Section("redis").Key("ip").String())

	// 给ini写入数据
	config.Section("").Key("app_name").SetValue("yyyproject")
	config.Section("").Key("admin_path").SetValue("/admin")
	config.SaveTo("./conf/app.ini")

	r.Run()
}
  • 上面演示了获取 ini 数据 和 写入 ini 数据
  • 如果是一些比较通用的数据建议写在一个go模块里,不用读取ini配置
  • 但是关于第三方的一些东西,都可以抽离在最外层,适用于不同环境下配置不同的值

GIN 不同环境的部署使用不同的配置

  • 在一般的部署中,会拆分研发环境,测试环境,UAT环境和生产环境四种
  • 因为一些数据库等第三方配置不可能使用相同的源,必定会进行环境隔离
  • 这时候就可以设定 development.ini, test.ini, uat.ini, production.ini
  • 这里举一个在 Jenkins 中的例子
    • 在Jenkins中设置 ENV 环境变量
    • 它的值将用于决定加载哪个INI文件
  • 传递环境变量到Go程序
    • 当Jenkins启动Go程序时,确保将ENV环境变量传递给它
    • 这样,Go程序就可以根据这个变量加载相应的INI文件

下面是 main.go 中的读取示例

package main  

import (
    "fmt"
    "log"
    "gopkg.in/ini.v1"
    "os"
)
  
func loadConfig(env string) (*ini.File, error) {
    // 根据环境变量或其他机制确定INI文件路径
    filePath := fmt.Sprintf("./conf/%s.ini", env)
    cfg, err := ini.Load(filePath)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return cfg, nil
}

func main() {  
    // 假设环境变量 ENV 已经设置,如 ENV=development  
    env := os.Getenv("ENV")  
  
    cfg, err := loadConfig(env)  
    if err != nil {  
        log.Fatalf("Failed to load configuration: %v", err)  
    }  
  
    // 读取配置信息  
    dbHost := cfg.Section("database").Key("host").String()  
    dbPort := cfg.Section("database").Key("port").MustInt()  
    // ... 其他配置  
  
    fmt.Printf("Database Host: %s, Port: %d\n", dbHost, dbPort)  
}
  • 这样,Jenkins 在不同环境执行部署的时候,由于不同环境下的 ENV 配置会设置到
  • 当前的系统环境中,go程序在读取到ENV的时候,会引导读取不同的配置文件
  • 由此,对各个部署环境进行区分和隔离
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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