Python配置管理核心是解耦环境差异与配置内容，保障安全可维护；推荐YAML（分层加载+safe_load）、INI（section划分+环境变量注入）、JSON（跨语言+schema校验），并遵循分离、注入、校验三原则。

Python项目中配置管理的核心，是把环境差异（开发、测试、生产）和配置内容（数据库地址、API密钥、日志级别）解耦，同时保证安全性与可维护性。YAML、INI、JSON 各有适用场景，不追求统一格式，而要按需选择、分层加载、安全隔离。

YAML：结构清晰，适合多层级复杂配置

YAML 语法简洁，天然支持嵌套、列表和注释，特别适合定义服务依赖、中间件参数等层次化配置。推荐用 pyyaml 加载，并禁用危险的 load()，改用 safe_load() 防止代码执行风险。

常见做法是按环境拆分文件：

• config/base.yaml：通用配置（如应用名、默认超时）
• config/development.yaml：本地调试用（启用 debug、mock 开关）
• config/production.yaml：线上配置（关闭 debug、设置真实 DB 地址）

启动时通过环境变量指定加载哪一套，例如：ENV=production python app.py，再用 yaml.safe_load() 合并 base + 当前环境文件（注意：用 dict.update() 或 deepmerge 库处理嵌套覆盖）。

INI：轻量兼容，适合简单键值与老系统对接

INI 格式简单，Windows 程序员熟悉，也常被运维脚本或旧版部署工具读取。Python 内置 configparser 模块即可解析，无需额外依赖。

建议用 section 划分逻辑模块：

• [database] 下放 host/port/name
• [logging] 下放 level/format/file
• [feature] 下放开关类配置（如 enable_cache = true）

注意：configparser 默认不支持嵌套或变量插值，若需动态值（如 log_path = /var/log/%(app_name)s），得手动调用 config.get('section', 'key') 并传入字典做替换；敏感字段（如密码）避免硬编码，应留空或用占位符，运行时由环境变量注入。

JSON：机器友好，适合跨语言配置同步

JSON 无注释、无注释、无注释（重要说三遍），但结构严格、解析快、所有语言原生支持。适合微服务间共享配置 Schema，或前端+后端共用同一份配置元数据（如 API 路由白名单、字段校验规则）。

使用建议：

• 用 json.load() 读取，配合 schema 库做格式校验（比如确保 port 是整数、timeout > 0）
• 不直接存敏感信息；如必须，先加密再存为字符串，启动时用密钥解密（密钥从环境变量或 Vault 获取）
• 可生成 JSON Schema 文件（config.schema.json），供 CI 步骤自动校验配置合法性

多环境实战要点：分离、注入、校验

真正落地时，光有格式不够，关键在流程设计：

• 配置与代码分离：配置文件不进 Git（加到 .gitignore），用模板文件（如 config/local.yaml.example）说明字段含义和默认值
• 环境变量优先级最高：比如 DATABASE_URL 存在时，直接覆盖 YAML 中的 database.url，方便 Docker/K8s 注入
• 启动时校验必填项：加载完所有来源后，检查 SECRET_KEY、REDIS_URL 是否非空，缺失则报错退出，不带病运行
• 开发机免密，生产机加密：本地用明文配置加快迭代；生产环境用 ansible-vault 或 aws ssm parameter-store 管理密钥，启动时动态拉取

不复杂但容易忽略。