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1. YAML簡介
YAML是可讀性高，用來表達數據序列化格式的，專用于寫配置文件的語言。YAML文件其實也是一種配置文件類型，后綴名是.yaml或.yml都可以。其以數據為中心，使用空白，縮進，分行組織數據，從而使得表示更加簡潔。
2. 語法規則
- 大小寫敏感
- 使用縮進表示層級關系
- 使用空格鍵縮進，而非Tab鍵縮進
- 縮進的空格數目不重要，只需要相同層級的元素左側對齊
- 文件中的字符串不需要使用引號標注，但若字符串包含有特殊字符則需用引號標注
- 注釋標識為 #
3. 文件數據結構
對象：鍵值對的集合(簡稱"映射或字典")
鍵值對用冒號 “:” 結構表示 冒號與值之間需用空格分隔
數組：一組按序排列的值(簡稱"序列或列表")
數組前加有 “-” 符號 符號與值之間需用空格分隔
純量(scalars)：單個的、不可再份的值(如：字符串、bool值、整數、浮點數、時間、日期、null等)
None值可用null，也可用~表示
4. YAML數據格式示例
# 對象：yaml鍵值對；即Python中字典
user: 'admin'
pwd: 'admin@123'
site: "www.yaml.com"
# 解析后: {'user': 'admin', 'password': 'admin@123', 'site': 'www.yaml.com'}
# 2. 數組：yaml鍵值對中嵌套數組
user2:
- a
- b
- c
user3:
- d
# 解析后：{'user2':['a','b','c'],'user3':['d']}
# 3. 純量
val_name: name # 字符串: {'val_name': 'name'}
spec_val: "name\n" # 特殊字符串: {'spec_val': 'name\n'}
pi_val: 3.14 # 數字: {'pi_val': 3.14}
bol_val: true # 布爾值: {'bol_val': true}
nul_val: null # null值: {'nul_val': None}
nul_val: ~ # null值: {'nul_val': None}
time_val: 2023-02-03t22:33:22.33-03:00 # 時間值：{'time_val': datetime.datetime(2023, 2, 3, 22, 33, 22, 330000)}
date_val: 2024-01-01 # 日期值：{'date_val': datetime.date(2024, 1, 1)}
# 4. 引用
name: &name 白云
tester: *name
# 相當于
name: 白云
tester: 白云
# 解析后內容：{'name': '白云', 'tester': '白云'}
# 5. 強制轉換
str: !!str 3.14
int: !!int "666"
# 輸出: {'str': '3.14','int': 123}
5. 安裝yaml庫
pip install pyyaml
6. 讀取YAML
6.1 讀取鍵值對或嵌套鍵值對
yaml文件內容為：
user1: name: xm stu: 101 user2: name: xh stu: 102 user3: name: xl stu: 103
程序代碼：
import yaml
import os
class ReadYAML(object):
def read_yaml(self,yaml_file):
with open(yaml_file,'r',encoding='utf-8') as f:
file_data = f.read()
print("file_data類型：",type(file_data))
data = yaml.safe_load(file_data)
print("data類型:",type(data))
return data
if __name__ == "__main__":
base_name = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
yaml_path = os.path.join(base_name,'test.yaml')
ry = ReadYAML()
res = ry.read_yaml(yaml_path)
print(res)輸出結果：
file_data類型： <class 'str'>
data類型: <class 'dict'>
{'user1': {'name': 'xm', 'stu': 101}, 'user2': {'name': 'xh', 'stu': 102}, 'user3': {'name': 'xl', 'stu': 103}}
6.2 讀取數組類型
yaml文件內容為：
class1: - stu1 - stu2 - stu3 class2: - stu2
程序代碼：
import yaml
import os
class ReadArraysYAML(object):
def read_yaml(self,yaml_file):
with open(yaml_file,'r',encoding='utf-8') as f:
file_data = f.read()
# print("file_data類型：",type(file_data))
data = yaml.safe_load(file_data)
# print("data類型:",type(data))
return data
if __name__ == "__main__":
base_name = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
yaml_path = os.path.join(base_name,'arrays.yaml')
ry = ReadArraysYAML()
res = ry.read_yaml(yaml_path)
print(res)輸出結果：
{'class1': ['stu1', 'stu2', 'stu3'], 'class2': ['stu2']}
6.3 多文檔同在一份yaml文件中時的讀取方法
yaml文件內容：
# 分段yaml文件中存在多個文檔 --- animal1: dog age: 1 --- animal2: cat age: 2
程序代碼：
"""
多文檔同在一份yaml文件中時的讀取方法（使用yaml.safe_load_all()）
"""
import yaml
import os
def get_yaml_load_all(yaml_file):
file = open(yaml_file,'r',encoding='utf-8')
file_data = file.read()
file.close()
all_data = yaml.safe_load_all(file_data)
for data in all_data:
print(data)
if __name__ == "__main__":
current_path = os.path.dirname(__file__)
print(current_path)
yaml_path = os.path.join(current_path,'muti.yaml')
get_yaml_load_all(yaml_path)輸出結果：
d:\PyProject\YAML
{'animal1': 'dog', 'age': 1}
{'animal2': 'cat', 'age': 2}
6.4 向YAML文檔寫入
程序代碼：
"""
使用yaml.dump()方法將列表或字典數據寫入進已存在的yaml文檔
"""
import yaml
import os
def generate_yaml_doc(yaml_file):
py_object = {'school':'Fxxking U','student':['stu1','stu2']}
file = open(yaml_file,'w',encoding='utf-8')
yaml.safe_dump(py_object,file)
file.close()
if __name__ == "__main__":
current_path = os.path.dirname(__file__)
print(current_path)
yaml_path = os.path.join(current_path,'generateYAML.yaml')
generate_yaml_doc(yaml_path)寫入后，YAML文檔內容：
school: Fxxking U student: - stu1 - stu2
注：若想要以追加的形式寫入，只需將open()中的’w’改為’a’即可
6.5 更新/修改 YAML文件內容
修改前YAML文件內容：
school: Fxxking U student: - stu1 - stu2
程序代碼：
import yaml
import os
from readArraysYAML import ReadArraysYAML
def update_yaml(k,v,yaml_file):
readY = ReadArraysYAML()
old_data = readY.read_yaml(yaml_file)
old_data[k] = v # 修改讀取的數據，如果k不存在則新增一組鍵值對
with open(yaml_file,'w',encoding='utf-8') as f:
yaml.safe_dump(old_data,f)
if __name__ == "__main__":
current_path = os.path.dirname(__file__)
yaml_path = os.path.join(current_path,'generateYAML.yaml')
k = 'school'
v = 'SZ U'
update_yaml(k,v,yaml_path)修改后，YAML文件內容：
school: SZ U student: - stu1 - stu2
7. 使用ruamel模塊將數據轉換為標準的yaml內容
安裝ruamel庫
pip install ruamel.yaml
程序代碼：
from ruamel import yaml
import os
def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file):
py_object = {'file_type':'ruamel_yaml','school':'Fxxking U','student':['c','d']}
with open(yaml_file,'w',encoding='utf-8') as f:
yaml.dump(py_object,f,Dumper=yaml.RoundTripDumper)
if __name__ == "__main__":
current_path = os.path.dirname(__file__)
yaml_path = os.path.join(current_path,'ruamelGenerateYAML.yaml')
generate_yaml_doc_ruamel(yaml_path)
print("寫入成功！")寫入后，YAML文件內容：
file_type: ruamel_yaml school: Fxxking U student: - c - d
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_38813807/article/details/128655948
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