常用的配置文件格式对比（ini，toml，yaml，json，env，settings.py）及应用程序修改自身配置并保留注释

代码与环境配置解耦

git分支的代码应做到“环境无关”：代码本身不硬编码任何环境特定的配置（如数据库连接、密钥、API地址），而是通过外部机制动态注入。

配置与代码分离：将配置信息存储在代码库之外（如环境变量、独立配置文件、密钥管理服务），避免提交到 Git 仓库。

环境变量/配置文件 随便用，对内存的影响完全可以忽略不记

案例：典型 Web 应用的配置

• 环境变量：约 10 个变量（如数据库 URL、API 密钥、调试模式），总大小约 1KB。
• 配置文件：一个 500 行的 JSON 文件（约 5KB），解析后内存占用约 10-20KB。
• 总内存影响：不到 50KB，远低于一个简单 Python 对象（如空列表占用 40KB）。

对于YAML和TOML的选择来说，我更倾向于TOML，主要是TOML对缩进及空格数量不敏感，YAML的缩进和横杠-真烦啊！

各种配置文件的优缺点对比

配置格式	语法复杂度	结构化数据支持	注释支持	数据类型支持	适用场景	解析库
.ini	低	差（仅支持键值对）	是	否（所有值为字符串）	小型应用	configparser
settings.py	低	强（Python 代码）	是	强	Django/Python 项目	Python 直接解析
.env	低	差（仅键值对）	是	否（所有值为字符串）	12 Factor App	python-dotenv
json	中	强（嵌套支持）	否	强	Web 开发、API	json
yaml	中	强（嵌套支持）	是	强	DevOps、Kubernetes	PyYAML
toml	低	强（嵌套支持）	是	强	Python/Rust 配置	toml

选择合适的配置文件

• Web 开发/Django → settings.py
• 存储环境变量/API 密钥 → .env
• 前后端通用配置、API 交互 → json
• DevOps/Kubernetes → yaml
• Python、Rust 工程配置 → toml
• 小型桌面应用、简单配置 → .ini

在 Web 应用中，使用数据库存储用户配置（如用户偏好、通知设置、API 密钥等）是一种常见的方法。与 .env、配置文件或环境变量相比，数据库存储具有更强的可管理性，但也存在一定的性能和安全性问题。下面是数据库存储用户配置的优缺点分析及实现方式。

Python 代码（Django ORM）：

from django.db import models

class UserSettings(models.Model):
    user = models.OneToOneField("auth.User", on_delete=models.CASCADE)
    theme = models.CharField(max_length=50, default="light")
    notifications = models.BooleanField(default=True)
    language = models.CharField(max_length=10, default="en")
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)

查询用户配置：

settings = UserSettings.objects.get(user=request.user)
print(settings.theme)  # "light"

应用程序修改自身配置并保留注释

通常情况下，配置文件（如 .ini, .env, .yaml, .toml, .json）主要用于存储应用的静态配置，而应用程序一般只读取配置。但在某些特定场景下，应用程序允许修改自身的配置文件。

配置格式	只读解析库	解决方案（修改保存）
.ini	configparser	使用 ConfigObj
.env	dotenv_values	手动读取/合并
.yaml	PyYAML	使用 ruamel.yaml
.toml	toml	使用 tomlkit
.json	json	使用 commentjson

from configobj import ConfigObj

config = ConfigObj("config.ini", encoding="utf-8")

# 修改配置
config["settings"]["theme"] = "dark"

# 保存时会保留注释
config.write()

from tomlkit import parse

with open("config.toml", "r") as f:
    toml_data = parse(f.read())

# 修改配置
toml_data["app"]["debug"] = False

# 保存 （保留注释）
with open("config.toml", "w") as f:
    f.write(toml_data.as_string())