在Python中处理大量输入变量的最佳方法是什么？

Question

我正在开发一个科学软件包，用来模拟一个生物系统，所以我选择了Python来实现这个项目。我的程序需要用很多输入数据和变量来初始化。在研究了一段时间后，我决定使用JSON格式的文件作为输入，这个文件里包含了数据和变量。

不过，我不太确定这样做是否正确。我现在的做法是读取一个JSON文件，然后把它放进一个Python字典里。接着，在类的__init__方法中，我声明了很多和字典里名字相同的变量。比如，如果JSON里有一个项叫params，那么我就会声明一个变量self.params = json["params"]。

现在我在想，我是不是应该这样做，还是可以在初始化时直接声明一个大的字典，比如self.options = json，然后在类里使用这个字典。如果我这样做，首先我的代码会显得很乱；其次，每次我想从self.options读取一个变量时，Python都要访问一大块数据，这样可能没有直接使用类变量来得高效，是这样吗？

除了我描述的这种方法，还有什么其他方式可以处理程序中的大量输入参数呢？

Answer 1

除了我刚才说的方法，还有什么其他方式可以处理程序中的大量输入参数呢？

我比较喜欢的处理大量输入参数的方法是使用 configparser模块。

对我来说，一个主要的好处是可以实现“分层配置”。也就是说，可以提供一个 default.ini 的配置文件，里面有一些合理的默认值。然后，用户可以用自定义的配置文件来覆盖这些默认值，以适应特定的使用场景或不同的网站。

Answer 2

因为你的配置选项看起来比较复杂，所以创建一个专门处理配置的类是个好主意。这样可以把所有需要了解配置文件结构的代码放到这个类里，其他部分的应用就不需要知道这些细节了。

你可以把 self.options 设置为这个类的一个实例，然后用它的方法和属性来访问你的选项。这样不仅可以用 self.options.foo.bar 来代替 self.options["foo"]["bar"]，还可以提供一些实际的访问方法，从配置文件中计算出派生的选项。没有具体的选项类型，很难给出例子。

要实现这个，你可以加载 JSON 结构并传递给你的类进行初始化，或者使用 json.load 的 object_hook 参数（文档）来创建自定义类，这样你就可以按照你想要的类结构来读取 JSON 信息。

举个例子（这个例子有点粗糙，生产代码中你可能想要更干净的版本）：

class Bag(dict):
    def __getattr__(self, name):
        if name in self:
            return self[name]
        else:
            raise AttributeError 


>>> import json
>>> x = json.loads('{"foo": {"bar": 23}}', object_hook=Bag)
>>> x.foo.bar
23

如果使用 ConfigParser 模块而不是 JSON，配置文件对人类来说会更易读一些，但创建一个自定义配置类以便更方便地访问的想法还是一样的。