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01 需求场景02 分别建立.env文件03 指定当前的环境04 在代码中加载对应的环境变量文件

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01 需求场景

在Python项目中，环境变量的配置通常会使用.env文件进行，但有时，我们的一个Python项目需要区分不同的运行环境，例如本地开发环境、测试环境、开发环境。本文就讲讲如何做多环境的配置。

假设我们有三个环境：dev, test, pro。分别对应本地开发环境、测试环境、生产环境，这些环境中有的环境变量是相同的，有的是每个环境特有的。

02 分别建立.env文件

创建四个.env文件，分别是：

.env 存放通用的环境变量.env.dev 对应开发环境，存放开发环境中特有的环境变量.env.test 对应测试环境.env.pro 对应生产环境

03 指定当前的环境

一种方式是在Linux系统中编辑~/.bashrc文件来设置环境变量：

vim /root/.bashrc# 写入：ENV_STATE=test# 保存并退出后刷新source ~/.bashrc

如果是使用.gitlab-ci.yml，可以这样设置：

# .gitlab-ci.yml...workflow: rules: - if: $CI_COMMIT_BRANCH == 'dev' # 测试环境runner variables: DEPLOY_VARIABLE_TAG: "..." ENV_STATE: "test" # 添加这一行添加环境状态为test when: always - if: $CI_COMMIT_BRANCH == 'main' # 生产环境runner variables: DEPLOY_VARIABLE_TAG: "..." ENV_STATE: "pro" # 添加这一行添加环境状态为pro when: always - when: never # 在上述两种情况之外 never...deploy: ... script:# 在docker run命令中加入环境变量的配置 - docker run ... -e ENV_STATE=$ENV_STATE ......

04 在代码中加载对应的环境变量文件

在需要加载环境变量的地方，使用dotenv来加载环境变量。

（建议在一个文件中对环境变量进行统一集中管理，这里我专门新建了一个config.py的文件用于导入环境变量）

"""config.py"""import osimport dotenv# 首先获取当前的环境状态（记录在.gitlab-ci.yml中）如果获取不到则默认使用dev开发环境env_state = os.getenv("ENV_STATE", "dev")# 先加载通用的环境变量dotenv.load_dotenv()# 加载特定环境的环境变量# 第一个参数如果获取不到对应文件需要写成绝对路径 借助Path(__file__)获取路径# 第二个参数override=True表示当已存在同名环境变量时 用特定的环境变量值进行覆dotenv.load_dotenv(f".env.{ env_state}", override=True)