环境变量优先级最高，覆盖配置文件——python应用启动时，环境变量（含动态赋值）总优先生效，配置文件仅作默认值；具体优先级由加载时机和顺序决定，非语言机制。
环境变量覆盖配置文件的规则很明确
Python 应用启动时，如果同一配置项既在 .env 或系统环境变量里定义，又在 config.py 或 settings.json 中声明，环境变量一定生效——这是由绝大多数主流加载逻辑（比如 python-decouple、pydantic-settings、Django 的 os.environ.get() 模式）默认实现的优先级决定的。
实操建议：
- 用
os.getenv("DEBUG")读取时，它不会回退到配置文件，必须手动 fallback，例如os.getenv("DEBUG", "False") -
python-decouple的Config实例默认就按“环境变量 > .env > 默认值”走，但注意：它不自动读config.py，那是另一个加载路径 - 如果你在
settings.py里写DEBUG = os.environ.get("DEBUG", False)，那环境变量确实能覆盖，但一旦你改成DEBUG = True硬编码，环境变量就彻底失效了
配置文件之间没有天然优先级，全看你怎么 import
Python 本身不定义 config.py、settings.toml、pyproject.toml 谁高谁低。所谓“开发/测试/生产配置分离”，其实是靠运行时 import 顺序或条件判断实现的，不是语言机制。
常见错误现象：
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- 在
__init__.py里直接from config import *，结果不同环境跑的却是同一个文件，因为没做if os.getenv("ENV") == "prod"分支 - 用
importlib.import_module(f"config.{os.getenv('ENV', 'dev')}")动态导入，但忘了处理模块不存在异常，导致启动失败而不是降级 -
pydantic-settings支持多源合并（如.env+settings.yaml），但它把环境变量当作最高优先级源，配置文件只是“默认值提供者”，不是中间层
配置中心（如 Consul / Apollo）本质是远程环境变量
接入配置中心后，你的应用通常会启动时拉取键值对并注入 os.environ，或者封装成类似 config.get("DB_URL") 的接口。它不改变“环境变量 > 配置文件”的层级关系，只是把环境变量的来源从本地移到了远端。
性能与兼容性影响：
- 首次启动会增加几百毫秒延迟（取决于网络和中心响应），之后一般有本地缓存，但缓存失效策略要自己控制
- 如果配置中心不可用且没设 fallback，应用可能启动失败；建议用
try/except包住拉取逻辑，退回到读本地.env - Apollo 的 Python SDK 默认把远端配置转为
os.environ，所以它天然压过config.py；Consul 客户端则多数需要你手动调os.environ.update(...)
三级优先级不是静态树，而是加载时机决定的
真正起作用的是“谁最后写入内存里的配置对象”。比如你在 app.py 开头读 .env，中间 import config.py，结尾再执行 load_from_consul() 并覆盖字段——那最终生效的就是 Consul 的值。
容易被忽略的点：
- Django 的
settings.py是模块级执行，一旦导入完成，后续改os.environ不会影响已解析的DEBUG或DATABASES - FastAPI 的
BaseSettings类在实例化时才读环境变量，所以你可以先改os.environ再初始化它，实现运行时切换 - 很多项目把“环境变量”理解为仅指 shell 启动时的
export，其实os.environ["FOO"] = "bar"在代码里任何位置赋值都算，只是时机决定它能否被后续加载逻辑捕获
