Python 设置环境变量方法

简介: Python 设置环境变量方法

Python中的os模块

Python中的os模块提供了很多与操作系统相关的功能。其中就包括设置环境变量的方法,即setenv()方法。

使用os.setenv()方法设置环境变量

import os
os.setenv('VAR_NAME', 'VAR_VALUE')

其中,VAR_NAME是环境变量的名称,VAR_VALUE是环境变量的值。这样我们就可以使用Python中的os模块设置环境变量,方便Python工程师在程序中获取环境变量推动任务运行。

测试代码

import os
# 设置环境变量
os.setenv('TEST_VAR', 'TEST_VALUE')
# 获取环境变量
test_var = os.getenv('TEST_VAR')
print(test_var)

使用Python dotenv库设置环境变量

Python中还有一个dotenv库,可以通过读取.env文件的方式来设置环境变量。这对于在不同的开发环境中使用不同的配置文件非常有用。

安装dotenv库:pip install python-dotenv。

在项目根目录下创建.env文件,并写入环境变量,例如:

TEST_VAR=TEST_VALUE
from dotenv import dotenv_values
import os
env_variables = dotenv_values('.env')
for var in env_variables:
    os.environ[var] = env_variables[var]
# 获取 NEO4J_URI,如果没有就用后面第二个参数做为默认值
NEO4J_URI = env_variables.get("NEO4J_URI", "neo4j://172.16.3.64:7687")
目录
相关文章
|
16天前
|
测试技术 开发者 Python
Python单元测试入门:3个核心断言方法,帮你快速定位代码bug
本文介绍Python单元测试基础,详解`unittest`框架中的三大核心断言方法:`assertEqual`验证值相等,`assertTrue`和`assertFalse`判断条件真假。通过实例演示其用法,帮助开发者自动化检测代码逻辑,提升测试效率与可靠性。
127 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究(Python代码实现)
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究(Python代码实现)
|
2月前
|
调度 Python
微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(Python代码实现)
微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(Python代码实现)
|
2月前
|
传感器 大数据 API
Python数字限制在指定范围内:方法与实践
在Python编程中,限制数字范围是常见需求,如游戏属性控制、金融计算和数据过滤等场景。本文介绍了五种主流方法:基础条件判断、数学运算、装饰器模式、类封装及NumPy数组处理,分别适用于不同复杂度和性能要求的场景。每种方法均有示例代码和适用情况说明,帮助开发者根据实际需求选择最优方案。
87 0
|
2月前
|
Python
Python字符串center()方法详解 - 实现字符串居中对齐的完整指南
Python的`center()`方法用于将字符串居中,并通过指定宽度和填充字符美化输出格式,常用于文本对齐、标题及表格设计。
|
9天前
|
人工智能 数据安全/隐私保护 异构计算
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
119 8
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
|
3月前
|
安全 Python
Python语言中常用的文件操作方法探讨
通过上述方法的结合使用,我们可以构筑出强大并且可靠的文件操作逻辑,切实解决日常编程中遇到的文件处理问题。
172 72
|
21天前
|
算法 调度 决策智能
【两阶段鲁棒优化】利用列-约束生成方法求解两阶段鲁棒优化问题(Python代码实现)
【两阶段鲁棒优化】利用列-约束生成方法求解两阶段鲁棒优化问题(Python代码实现)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现)
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现)
141 4
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
稀疏矩阵存储模型比较与在Python中的实现方法探讨
本文探讨了稀疏矩阵的压缩存储模型及其在Python中的实现方法,涵盖COO、CSR、CSC等常见格式。通过`scipy.sparse`等工具,分析了稀疏矩阵在高效运算中的应用,如矩阵乘法和图结构分析。文章还结合实际场景(推荐系统、自然语言处理等),提供了优化建议及性能评估,并展望了稀疏计算与AI硬件协同的未来趋势。掌握稀疏矩阵技术,可显著提升大规模数据处理效率,为工程实践带来重要价值。
175 58

推荐镜像

更多