还有许多很棒的图书馆。例如，环境将允许您解析环境变量中的对象，即rad。例如：

from envs import env
env('SECRET_KEY') # 'your_secret_key_here'
env('SERVER_NAMES',var_type='list') #['your', 'list', 'here']

以下是如何检查是否设置了$FOO：

try:  
   os.environ["FOO"]
except KeyError: 
   print "Please set the environment variable FOO"
   sys.exit(1)

对于Django，请参阅Django环境。

$ pip install django-environ

import environ

env = environ.Env(
    # set casting, default value
    DEBUG=(bool, False)
)
# reading .env file
environ.Env.read_env()

# False if not in os.environ
DEBUG = env('DEBUG')

# Raises Django's ImproperlyConfigured exception if SECRET_KEY not in os.environ
SECRET_KEY = env('SECRET_KEY')

编辑日期：2021 10月

以下是@Peter的评论，您可以如何测试它：

主.py

#!/usr/bin/env python


from os import environ

# Initialize variables
num_of_vars = 50
for i in range(1, num_of_vars):
    environ[f"_BENCHMARK_{i}"] = f"BENCHMARK VALUE {i}"  

def stopwatch(repeat=1, autorun=True):
    """
    Source: https://stackoverflow.com/a/68660080/5285732
    stopwatch decorator to calculate the total time of a function
    """
    import timeit
    import functools
    
    def outer_func(func):
        @functools.wraps(func)
        def time_func(*args, **kwargs):
            t1 = timeit.default_timer()
            for _ in range(repeat):
                r = func(*args, **kwargs)
            t2 = timeit.default_timer()
            print(f"Function={func.__name__}, Time={t2 - t1}")
            return r
        
        if autorun:
            try:
                time_func()
            except TypeError:
                raise Exception(f"{time_func.__name__}: autorun only works with no parameters, you may want to use @stopwatch(autorun=False)") from None
        
        return time_func
    
    if callable(repeat):
        func = repeat
        repeat = 1
        return outer_func(func)
    
    return outer_func

@stopwatch(repeat=10000)
def using_environ():
    for item in environ:
        pass

@stopwatch
def using_dict(repeat=10000):
    env_vars_dict = dict(environ)
    for item in env_vars_dict:
        pass

python "main.py"

# Output
Function=using_environ, Time=0.216224731
Function=using_dict, Time=0.00014206099999999888

如果这是真的。。。使用dict（）比直接访问environ快1500倍。

性能驱动的方法-调用environ是昂贵的，因此最好调用一次并将其保存到字典中。完整示例：

from os import environ


# Slower
print(environ["USER"], environ["NAME"])

# Faster
env_dict = dict(environ)
print(env_dict["USER"], env_dict["NAME"])

P.S-如果您担心暴露私有环境变量，那么在赋值后清理env_dict。

至于环境变量：

import os
print os.environ["HOME"]

导入os模块：

import os

要获取环境变量，请执行以下操作：

os.environ.get('Env_var')

要设置环境变量，请执行以下操作：

# Set environment variables
os.environ['Env_var'] = 'Some Value'