ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル 楽な Python 設定ファイル バージョン 1 に向けて

楽な Python 設定ファイル バージョン 1 に向けて

Dec 02, 2024 pm 02:55 PM

導入

前の記事で述べたように、単純化されたバージョンにはスケーラビリティ、保守性、拡張性などの問題が山積しています。

Version Ø からの簡単な拡張は、Python 設定の詳細をプロパティ クラスの背後に隠そうとすることです。 つまり、開発者がプロ​​パティ set および get の呼び出しを行うだけでプロパティ値を取得して保持できるようにするプロパティのセットを公開する疑似データ クラスを実装します。

メンテナの観点から、この実装は次の機能をサポートする必要があります。

  1. 構成セクションが欠落している場合に、構成セクションの自動作成を許可します
  2. プロパティ値が欠落している場合、プロパティ値の自動作成を許可します
  3. プロパティは、リードスルーとライトスルーの両方として実装する必要があります。
  4. アプリケーションがアプリケーション全体でこのクラスをインスタンス化するときに、上記の起動コストを回避するには、このクラスをシングルトンにする必要があります。

クラスの代表

次の UML クラス図は、導入部の要件を満たすクラスを示しています。 ConfiguratonProperties クラスは、保護されたメソッド .createMissingSections および .createMissingKeys

を使用して要件 1 と 2 を満たします。

Towards Effortless Python Configuration Files Version 1

実装の作成

欠落しているセクションを作成する

次のコードは実装を示しています。 追加のセクションでは、このメソッドのコードを更新する必要があることに注意してください

SECTION_GENERAL:  str = 'General'
SECTION_DATABASE: str = 'Database'

def _createMissingSections(self):
    """
    Create missing sections.  Add additional calls for
    each defined section
    """
    self._createMissingSection(SECTION_GENERAL)
    self._createMissingSection(SECTION_DATABASE)
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

欠落しているセクションのコードは次のとおりです。

def _createMissingSection(self, sectionName: str):
    """
    Only gets created if it is missing
    Args:
        sectionName: The potential section to create
    """
    hasSection: bool = self._configParser.has_section(sectionName)
    self.logger.info(f'hasSection: {hasSection} - {sectionName}')
    if hasSection is False:
        self._configParser.add_section(sectionName)
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

不足しているキーを作成する

次のコードは実装を示しています。 繰り返しますが、追加のセクションを追加する場合、開発者は新しいセクションに追加のループを追加する必要があることに注意してください。

GENERAL_PREFERENCES: Dict[str, str] = {
    'debug':    'False',
    'logLevel': 'Info'
}

DATABASE_PREFERENCES: Dict[str, str] = {
    'dbName': 'example_db',
    'dbHost': 'localhost',
    'dbPort': '5432'
}

def _createMissingKeys(self):
    """
    Create missing keys and their values.  Add additional calls for
    each defined section.
    """
    for keyName, keyValue in GENERAL_PREFERENCES.items():
        self._createMissingKey(sectionName=SECTION_GENERAL, keyName=keyName, defaultValue=keyValue)
    for keyName, keyValue in DATABASE_PREFERENCES.items():
        self._createMissingKey(sectionName=SECTION_DATABASE, keyName=keyName, defaultValue=keyValue)
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

不足しているキーコードは次のとおりです。 不足しているキーはすぐに永続化されることに注意してください。

def _createMissingKey(self, sectionName: str, keyName: str, defaultValue: str):
    """
    Only gets created if it is missing.  The configuration file is updated
    immediately for each missing key and its value

    Args:
        sectionName:   The section name where the key resides
        keyName:       The key name
        defaultValue:  Itsß value
    """
    if self._configParser.has_option(sectionName, keyName) is False:
        self._configParser.set(sectionName, keyName, defaultValue)
        self._saveConfiguration()
ログイン後にコピー

クラスのプロパティ

要件 3 のサンプル実装は次のとおりです。

文字列のプロパティ

プロパティを設定してすぐに永続化することにより、プロパティを設定すると構成ファイルにライトスルーが行われることに注意してください。 セットされたプロパティを即座に書き込む方法により、プロパティの読み取りは事実上リードスルーとなります。

@property
def dbName(self) -> str:
    return self._configParser.get(SECTION_DATABASE, 'dbName')

@dbName.setter
def dbName(self, newValue: str):
    self._configParser.set(SECTION_DATABASE, 'dbName', newValue)
    self._saveConfiguration()
ログイン後にコピー

整数のプロパティ

整数プロパティは、.getint メソッドを使用して値を取得します。 プロパティを設定するとき、開発者はそれを手動で文字列に変換する必要があります。

@property
def dbPort(self) -> int:
    return self._configParser.getint(SECTION_DATABASE, 'dbPort')

@dbPort.setter
def dbPort(self, newValue: int):
    self._configParser.set(SECTION_DATABASE, 'dbPort', str(newValue))
    self._saveConfiguration()
ログイン後にコピー

ブール値のプロパティ

ブール型プロパティは、.getboolean メソッドを使用して値を取得します。 プロパティを設定するとき、開発者はそれを手動で文字列に変換する必要があります。

SECTION_GENERAL:  str = 'General'
SECTION_DATABASE: str = 'Database'

def _createMissingSections(self):
    """
    Create missing sections.  Add additional calls for
    each defined section
    """
    self._createMissingSection(SECTION_GENERAL)
    self._createMissingSection(SECTION_DATABASE)
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

列挙プロパティ

この記事では列挙プロパティについては説明しません。 それらを永続化するには、名前または値を使用する 2 つの方法があります。 各メカニズムでは、値を列挙型に逆シリアル化するために若干異なる方法が必要です。

プロパティへのアクセスと変更

次のコード スニペットは、プロパティにアクセスして変更する方法を示しています。

def _createMissingSection(self, sectionName: str):
    """
    Only gets created if it is missing
    Args:
        sectionName: The potential section to create
    """
    hasSection: bool = self._configParser.has_section(sectionName)
    self.logger.info(f'hasSection: {hasSection} - {sectionName}')
    if hasSection is False:
        self._configParser.add_section(sectionName)
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

上記のスニペットは次の出力を生成します

GENERAL_PREFERENCES: Dict[str, str] = {
    'debug':    'False',
    'logLevel': 'Info'
}

DATABASE_PREFERENCES: Dict[str, str] = {
    'dbName': 'example_db',
    'dbHost': 'localhost',
    'dbPort': '5432'
}

def _createMissingKeys(self):
    """
    Create missing keys and their values.  Add additional calls for
    each defined section.
    """
    for keyName, keyValue in GENERAL_PREFERENCES.items():
        self._createMissingKey(sectionName=SECTION_GENERAL, keyName=keyName, defaultValue=keyValue)
    for keyName, keyValue in DATABASE_PREFERENCES.items():
        self._createMissingKey(sectionName=SECTION_DATABASE, keyName=keyName, defaultValue=keyValue)
ログイン後にコピー
ログイン後にコピー

結論

この記事のソースコードはここにあります。 サポートクラス SingletonV3 はこちら

実装の結果は、コードの消費者として最初は満足でした。 型付きプロパティを取得および設定することができました。 ただし、コードの管理者として、新しいセクションや新しいプロパティを追加するたびに、コードのデータ構造とコード ループを手動で更新する必要がありました。 さらに、このことから実際に得られたのは、さまざまなアプリケーションで新しい構成プロパティが必要になったときに使用するメカニズム/パターンだけです。

利点

  • アプリケーションのプロパティに簡単にタイプセーフにアクセスできます
  • アプリケーションのさまざまな部分でシングルトンを呼び出すことで、アプリケーションのどの部分が値を変更したかに関係なく、プロパティへの一貫した信頼性の高いアクセスが提供されました

短所

  • 新しいプロパティを追加するための更新は面倒でした
  • 定型コードがたくさんあります
  • さまざまなアプリケーション間での再利用はできません。 要するに、テンプレートがあっただけです

利点を維持しながら、私が列挙した欠点に対処するための代替実装を文書化した次の投稿を参照してください。

以上が楽な Python 設定ファイル バージョン 1 に向けての詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles