configparser未过时但适用场景有限：仅适合配置项极少、无需环境隔离、类型转换和schema验证的简单INI场景；否则易出错且缺乏现代配置能力。
Python 的 configparser 模块本身没过时，但直接用于现代项目需谨慎——它适合简单配置场景，不适合复杂、多环境、类型敏感或需要验证的配置需求。
语法老旧，易出错
configparser 使用类 INI 风格（section + key = value），不支持嵌套结构、列表、布尔字面量（True/false 被读作字符串）、注释缩进也不灵活。例如：
写成这样看似正常：
[database] host = localhost port = 5432 debug = true
但读取后 config.get('database', 'debug') 返回字符串 'true'，不是布尔值；config.getint('database', 'port') 可能抛异常（若值含空格或非数字）；没有内置方式校验 port 是否在 1–65535 范围内。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
mallcloud商城
下载
mallcloud商城基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba并采用前后端分离vue的企业级微服务敏捷开发系统架构。并引入组件化的思想实现高内聚低耦合，项目代码简洁注释丰富上手容易，适合学习和企业中使用。真正实现了基于RBAC、jwt和oauth2的无状态统一权限认证的解决方案，面向互联网设计同时适合B端和C端用户，支持CI/CD多环境部署，并提
缺乏现代配置关键能力
-
无环境隔离：不能像
.env.development/.env.production那样自动加载对应环境配置，需手动切换文件或逻辑拼接 -
无类型推导与转换：所有值默认为字符串，开发者必须自行调用
getint/getboolean，且容易遗漏或误用 - 无层级合并：无法优雅地实现「基础配置 + 环境覆盖 + 运行时覆盖」三级叠加
- 无 schema 验证：缺少类似 Pydantic 的模型校验，字段缺失、类型错误只能到运行时才发现
什么情况下仍可用？
满足以下全部条件时，configparser 是轻量可行的选择：
- 配置项极少（
- 不区分环境（如单机脚本、内部工具）
- 无需加密、远程拉取或动态重载
- 团队熟悉 INI 格式，且不介意手动处理类型和默认值
现代替代方案更推荐
多数新项目建议组合使用：
-
python-decouple：简洁读取.env和 INI，自动类型转换（config('DEBUG', default=False, cast=bool)） -
pydantic-settings：基于 Pydantic v2，支持环境变量、.env、YAML、JSON 多源，带完整类型提示、校验、文档生成 -
dynaconf：专为多环境设计，支持层级覆盖、扩展（Vault、Redis）、热重载
它们不排斥 configparser——比如 pydantic-settings 可通过自定义 SettingsSource 读取 INI 文件，把老格式平滑接入新体系。
