dgsettings

Универсальный менеджер конфигураций Python-приложений

• ✔️ Чтение и авто-перезагрузка YAML/JSON-файлов с поддержкой переменных среды и .env
• ✔️ Хранение и обновление конфигов из различных источников: файлов, PostgreSQL, Redis
• ✔️ Плагинная архитектура — легко расширяется под ваши нужды
• ✔️ Работа с несколькими сервисами (service_name)
• ✔️ Легкая интеграция c любой средой (FastAPI, Celery, классические сервисы, микросервисы)

---

Возможности

• Settings: Основной класс для работы с деревом конфигурации.
• FileConfigStorage: Файловое хранение с автоматическим обновлением при изменении.
• DBConfigStorage: Встроенная поддержка PostgreSQL и других СУБД через SQLAlchemy, автоматическое создание таблицы.
• RedisConfigStorage: Быстрый конфиг через Redis (опционально).
• check_reload(): Позволяет легко реализовать "hot reload" настроек сервиса, если источник изменился.

---

Установка

pip install dgsettings  # если в PyPI (или копируйте repo)
pip install dgsettings[redis] # для Redis-хранилища
pip install dgsettings[db]  # для работы с БД (Postgres)

---

Пример использования

Самый простой вариант: использование файлового слоя

from dgsettings import Settings

settings = Settings(file_="config.yaml", env_file=".env")

db = settings.get("db")
print(db["user"])   # поддерживаются переменные окружения и .env-файлов: db_user: "%PGUSER%"

# Авто-перезагрузка (например, в цикле сервиса)
if settings.check_reload():
    print("Конфиг-файл изменился! Нужно обновить состояние приложения")

---

Использование с PostgreSQL (DBConfigStorage)

from dgsettings import Settings, DBConfigStorage
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb")

# Автоматически создаём таблицу для хранения конфигов (разделение по service_name)
DBConfigStorage.create_table_if_needed(engine)

metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table("app_configs", metadata, autoload_with=engine)

storage = DBConfigStorage(
    session_factory=lambda: engine.connect(),  # или sessionmaker()
    table=table,
    key_column='service_name',
    value_column='config_data',
    service_name='my_service',
    auto_reload=True,     # авто-перезагрузка при обновлении, если есть поле updated_at
    engine=engine
)

settings = Settings(storage=storage)

---

Использование с Redis (RedisConfigStorage)

from dgsettings import Settings, RedisConfigStorage
import redis

client = redis.Redis(host="localhost")
# Для hot reload желательно указать ts_key
storage = RedisConfigStorage(client, "config:myservice", auto_reload=True, ts_key="config:myservice:ts")
settings = Settings(storage=storage)

---

API кратко

• Settings(file_="...", env_file="...") — создание и авто-парсинг конфига.
• parse(file_) — парсинг файла (JSON/YAML).
• save(file_) — сохранить текущий конфиг в файл.
• get(key, default=None) — получить значение по ключу.
• set(obj) — установить словарь настроек.
• check_reload() — если источник изменился, перезагружает, возвращает True.
• convert("config.yaml", "config.json", use_yaml=False) — переводит между форматами JSON/YAML.

---

Переменные среды и .env

Любая строка вида $VARNAME$ или ${VARNAME} в конфиге подменяется на значение переменной среды или из файла .env

.env:

PGUSER=postgres
PGPASSWORD=secret

config.yaml:

db_user: "$PGUSER$"
db_pass: "${PGPASSWORD}"

---

Автосоздание таблицы PostgreSQL

• Таблица создаётся автоматически при первом запуске через DBConfigStorage.create_table_if_needed(engine).
• В таблице выделяются поля service_name (имя сервиса), config_data (JSON), updated_at (авто-метка времени).

---

Необязательные зависимости

• Для работы с файлами (FileConfigStorage) — только PyYAML/JSON.
• Для работы с БД — SQLAlchemy и psycopg2/asyncpg и т.п.
• Для работы с Redis — пакет redis.

Если зависимости не установлены, соответствующий storage будет недоступен, но Settings и файловая работа будут работать всегда.

---

Пример сервисной интеграции

# В потоке/таймере/worker-e проверяем:
if settings.check_reload():
    my_service.reload_settings()

---

Расширяемость

Вы можете реализовать свой storage (например, через S3, Consul, etcd). Просто реализуйте абстрактный класс ConfigStorageBase (load, save, has_changed, supports_auto_reload).

---

Contributing

Пулреквесты, багрепорты и обсуждения приветствуются!

---

Лицензия

MIT

---

Авторы:
["Roman Rasputin"]

---

Пример быстрого старта, документация по методам и архитектуре — см. исходный код либо открывайте issues!