Спроектируйте загрузчик конфигурации Python, который объединяет переменные окружения, секреты из системы их хранения и YAML-файлы.

Можно реализовать валидацию типов с помощью Pydantic, чтобы обеспечить целостность конфигурации.

Подсказки:

• Подумайте, как обрабатывать приоритет между различными источниками конфигурации
• Стоит рассмотреть BaseSettings Pydantic для обработки переменных окружения

Выше ожиданий:

• Подумайте, как обрабатывать перезагрузку конфигурации при изменении источников данных

План

1. Источники конфигурации и их приоритет
2. Валидация типов с помощью Pydantic
3. Подход к реализации
4. Обработка перезагрузки конфигурации
5. Обработка ошибок и значения по умолчанию

Обзор архитектуры

Загрузчик конфигурации объединит несколько источников конфигурации в единый, валидированный объект конфигурации:

┌─────────────────────────────────────┐
│       Configuration Consumer        │
└───────────────────┬─────────────────┘
                    │
┌───────────────────▼─────────────────┐
│    Validated Configuration Object    │
│          (Pydantic Model)           │
└───────────────────┬─────────────────┘
                    │
┌───────────────────▼─────────────────┐
│        Configuration Loader         │
└─┬─────────────┬──────────────┬──────┘
  │             │              │
  ▼             ▼              ▼
┌──────┐   ┌─────────┐   ┌─────────┐
│ Env  │   │  YAML   │   │ Vault   │
│ Vars │   │  Files  │   │ Secrets │
└──────┘   └─────────┘   └─────────┘

Источники конфигурации и приоритет

Определите однозначные приоритеты для источников конфигурации:

1. Переменные среды (самый высокий приоритет)
2. Секреты, например из Vault, (средний приоритет)
3. Файлы конфигурации YAML (самый низкий приоритет)

Этот порядок позволяет:

• Изменять настройки во время разработки через разные способы
• Безопасно хранить конфиденциальные данные в Vault
• Устанавливать значения по умолчанию в файлах YAML

Подходы к реализации

Подход 1: Простая конфигурация на основе наследования (ХОРОШО)

Используйте BaseSettings Pydantic для автоматической обработки переменных среды и расширения функциональности для файлов YAML:

class ConfigLoader(BaseSettings):
    def __init__(self, yaml_files=None, **kwargs):
        # Загрузка файлов YAML в первую очередь (самый низкий приоритет)
        yaml_config = self._load_yaml_files(yaml_files or [])
        # Затем инициализация с BaseSettings (переменные среды имеют приоритет)
        super().__init__(**{**yaml_config, **kwargs})

Этот подход прост, использует встроенную функциональность Pydantic и сохраняет ясные правила приоритетов.

Подход 2: Шаблон составного источника конфигурации (OK)

Создайте гибкую систему с явными источниками конфигурации:

class ConfigSource(Protocol):
    def get_config(self) -> dict: ...

class ConfigLoader:
    def __init__(self, model_class, sources: list[ConfigSource]):
        self.model_class = model_class
        self.sources = sources
        self.config = self._load_config()

Этот подход более расширяем для дополнительных источников, но добавляет сложность.

Подход 3: Глобальная конфигурация-синглтон (ПЛОХО)

Использование глобального объекта конфигурации, который изменяется в момент вызова загрузки всей конфигурации:

_CONFIG = {}

def load_config(yaml_file=None):
    global _CONFIG
    if yaml_file:
        _CONFIG.update(yaml.safe_load(open(yaml_file)))

Этот подход затрудняет тестирование и создает скрытые зависимости.

Валидация типов с помощью Pydantic

Используйте модели Pydantic для задания жесткой схемы конфигурации и валидации:

1. Определите схему конфигурации с помощью моделей Pydantic
2. Используйте вложенные модели для сложных конфигураций
3. Определите типы полей, ограничения и значения по умолчанию

Пример схемы конфигурации:

class DatabaseConfig(BaseModel):
    host: str
    port: int = 5432
    username: str
    password: SecretStr
    pool_size: int = 10

class AppConfig(BaseModel):
    debug: bool = False
    database: DatabaseConfig
    api_keys: Dict[str, str] = {}

Преимущества валидации Pydantic:

• Преобразование типов (преобразует строку "5" в целое число 5)
• Ошибки валидации с ясными сообщениями
• Обработка секретов с типом SecretStr
• Поддержка автодополнения в IDE за счет вывода типов

Перезагрузка конфигурации

Три стратегии обработки изменений конфигурации:

Перезагрузка на основе периодического опроса/проверки (ХОРОШО)

Периодически проверяйте, изменились ли источники конфигурации:

1. Сохраняйте время изменения файла или контрольные суммы
2. Периодически проверяйте, изменились ли они
3. Перезагружайте конфигурацию при обнаружении изменений

Перезагрузка на основе сигналов операционной системы (НОРМАЛЬНО)

Перезагружайте конфигурацию при получении системного сигнала:

1. Регистрируйте обработчик сигналов (например, SIGHUP)
2. При получении сигнала перезагружайте конфигурацию
3. Полезно для контейнерных приложений

Перезагрузка на основе watcher-а (НОРМАЛЬНО)

Используйте библиотеку watcher'a файловой системы для обнаружения изменений:

1. Используйте библиотеки, такие как watchdog, для мониторинга изменений файлов
2. Немедленно реагируйте на события изменений
3. Более высокая нагрузка, но более быстрая реакция

Все подходы должны реализовывать потокобезопасную механику перезагрузки и уведомлять зависимые компоненты об изменениях.

Практические соображения по реализации

Обработка ошибок

• Предоставляйте ясные сообщения об отсутствии необходимых конфигураций
• Реализуйте значения по умолчанию для необязательных конфигураций
• Ведите логи предупреждений о устаревших параметрах конфигурации

Документация конфигурации

• Генерируйте документацию из моделей Pydantic
• Приводите примеры для каждого параметра конфигурации
• Документируйте правила приоритетов для пользователей