yaml是一个专门用来写配置文件的语言。
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表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略,这个和python的注释一样python中读取yaml文件前需要安装pyyaml和导入yaml模块:
python通过open方式读取文件数据,再通过load函数将数据转化为列表或字典;
import yaml
import os
def get_yaml_data(yaml_file):
# 打开yaml文件
print("***获取yaml文件数据***")
file = open(yaml_file, 'r', encoding="utf-8")
file_data = file.read()
file.close()
print(file_data)
print("类型:", type(file_data))
# 将字符串转化为字典或列表
print("***转化yaml数据为字典或列表***")
data = yaml.load(file_data)
print(data)
print("类型:", type(data))
return data
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "config.yaml")
get_yaml_data(yaml_path)
"""
***获取yaml文件数据***
# yaml键值对:即python中字典
usr: my
psw: 123455
类型:<class 'str'>
***转化yaml数据为字典或列表***
{'usr': 'my', 'psw': 123455}
类型:<class 'dict'>
"""
(1)yaml文件中内容为键值对:
# yaml键值对:即python中字典
usr: my
psw: 123455
s: " abc\n"
python解析yaml文件后获取的数据:
{'usr': 'my', 'psw': 123455, 's': ' abc\n'}
(2)Yaml 也允许另一种写法,将所有键值对写成一个行内对象。
hash: { name: Steve, foo: bar }
python解析yaml文件后获取的数据:
{ hash: { name: 'Steve', foo: 'bar' } }
(3)yaml文件中内容为“键值对’嵌套"键值对"
# yaml键值对嵌套:即python中字典嵌套字典
usr1:
name: a
psw: 123
usr2:
name: b
psw: 456
python解析yaml文件后获取的数据:
{'usr1': {'name': 'a', 'psw': 123}, 'usr2': {'name': 'b', 'psw': 456}}
(4)yaml文件中“键值对”中嵌套“数组”
# yaml键值对中嵌套数组
usr3:
- a
- b
- c
usr4:
- b
python解析yaml文件后获取的数据:
{'usr3': ['a', 'b', 'c'], 'usr4': ['b']}
(1)yaml文件中内容为数组
# yaml数组
- a
- b
- 5
python解析yaml文件后获取的数据:
['a', 'b', 5]
(2)数据结构的子成员是一个数组,则可以在该项下面缩进一个空格。
-
- Cat
- Dog
- Goldfish
python解析yaml文件后获取的数据:
[ [ 'Cat', 'Dog', 'Goldfish' ] ]
(3)数组也可以采用行内表示法。
animal: [Cat, Dog]
python解析yaml文件后获取的数据:
{ animal: [ 'Cat', 'Dog' ] }
(4)yaml文件“数组”中嵌套“键值对”
# yaml"数组"中嵌套"键值对"
- usr1: aaa
- psw1: 111
usr2: bbb
psw2: 222
python解析yaml文件后获取的数据:
[{'usr1': 'aaa'}, {'psw1': 111, 'usr2': 'bbb', 'psw2': 222}]
对象和数组可以结合使用,形成复合结构。
languages:
- Ruby
- Perl
- Python
websites:
YAML: yaml.org
Ruby: ruby-lang.org
Python: python.org
Perl: use.perl.org
python解析yaml文件后获取的数据:
{ languages: [ 'Ruby', 'Perl', 'Python' ],
websites:
{ YAML: 'yaml.org',
Ruby: 'ruby-lang.org',
Python: 'python.org',
Perl: 'use.perl.org' } }
纯量是最基本的、不可再分的值
字符串 布尔值 整数 浮点数 Null 时间 日期
# 纯量
s_val: name # 字符串:{'s_val': 'name'}
spec_s_val: "name\n" # 特殊字符串:{'spec_s_val': 'name\n'
num_val: 31.14 # 数字:{'num_val': 31.14}
bol_val: true # 布尔值:{'bol_val': True}
nul_val: null # null值:{'nul_val': None}
nul_val1: ~ # null值:{'nul_val1': None}
time_val: 2018-03-01t11:33:22.55-06:00 # 时间值:{'time_val': datetime.datetime(2018, 3, 1, 17, 33, 22, 550000)}
date_val: 2019-01-10 # 日期值:{'date_val': datetime.date(2019, 1, 10)}
字符串是最常见,也是最复杂的一种数据类型。
字符串默认不使用引号表示
str: 这是一行字符串
python解析yaml文件后获取的数据:
{ str: '这是一行字符串' }
如果字符串之中包含空格或特殊字符,需要放在引号之中
str: '内容: 字符串'
python解析yaml文件后获取的数据:
{ str: '内容: 字符串' }
单引号和双引号都可以使用,双引号不会对特殊字符转义
s1: '内容\n字符串'
s2: "内容\n字符串"
python解析yaml文件后获取的数据:
{ s1: '内容\\n字符串', s2: '内容\n字符串' }
单引号之中如果还有单引号,必须连续使用两个单引号转义
str: 'labor''s day'
python解析yaml文件后获取的数据:
{ str: 'labor\'s day' }
字符串可以写成多行,从第二行开始,必须有一个单空格缩进。换行符会被转为空格。
str: 这是一段
多行
字符串
python解析yaml文件后获取的数据:
{ str: '这是一段 多行 字符串' }
多行字符串可以使用|
保留换行符,也可以使用>
折叠换行。
this: |
Foo
Bar
that: >
Foo
Bar
python解析yaml文件后获取的数据:
{ this: 'Foo\nBar\n', that: 'Foo Bar\n' }
+
表示保留文字块末尾的换行,-
表示删除字符串末尾的换行。
s1: |
Foo
s2: |+
Foo
s3: |-
Foo
python解析yaml文件后获取的数据:
{ s1: 'Foo\n', s2: 'Foo\n\n\n', s3: 'Foo' }
字符串之中可以插入 HTML 标记。
message: |
<p style="color: red">
段落
</p>
python解析yaml文件后获取的数据:
{ message: '\n<p style="color: red">\n 段落\n</p>\n' }
e: !!str 123
f: !!str true
python解析yaml文件后获取的数据:
{ e: '123', f: 'true' }
锚点&
和别名*
,可以用来引用。
defaults: &defaults
adapter: postgres
host: localhost
development:
database: myapp_development
<<: *defaults
test:
database: myapp_test
<<: *defaults
等同于下面的代码
defaults:
adapter: postgres
host: localhost
development:
database: myapp_development
adapter: postgres
host: localhost
test:
database: myapp_test
adapter: postgres
host: localhost
&
用来建立锚点(defaults),<<
表示合并到当前数据,*
用来引用锚点。
下面是另一个例子
- &showell Steve
- Clark
- Brian
- Oren
- *showell
python解析yaml文件后获取的数据:
[ 'Steve', 'Clark', 'Brian', 'Oren', 'Steve' ]
---
分隔方式来分段如:yaml文件中数据
# 分段yaml文件中多个文档
---
animal1: dog
age: 2
---
animal2: cat
age: 3
python获取yaml数据时需使用load_all函数来解析全部的文档,再从中读取对象中的数据
# yaml文件中含有多个文档时,分别获取文档中数据
def get_yaml_load_all(yaml_file):
# 打开yaml文件
file = open(yaml_file, 'r', encoding="utf-8")
file_data = file.read()
file.close()
all_data = yaml.load_all(file_data)
for data in all_data:
print(data)
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "config.yaml")
get_yaml_load_all(yaml_path)
"""结果
{'animal1': 'dog', 'age': 2}
{'animal2': 'cat', 'age': 3}
"""
通过yaml.dump()方法不会将列表或字典数据进行转化yaml标准模式,只会将数据生成到yaml文档中
# 将python对象生成yaml文档
import yaml
def generate_yaml_doc(yaml_file):
py_object = {'school': 'zhang',
'students': ['a', 'b']}
file = open(yaml_file, 'w', encoding='utf-8')
yaml.dump(py_object, file)
file.close()
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "generate.yaml")
generate_yaml_doc(yaml_path)
"""结果
school: zhang
students: [a, b]
"""
(1)使用ruamel模块中yaml前提条件
(2)ruamel模块生成yaml文档
def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file):
from ruamel import yaml
py_object = {'school': 'zhang',
'students': ['a', 'b']}
file = open(yaml_file, 'w', encoding='utf-8')
yaml.dump(py_object, file, Dumper=yaml.RoundTripDumper)
file.close()
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "generate.yaml")
generate_yaml_doc_ruamel(yaml_path)
"""结果
school: zhang
students:
- a
- b
"""
(3)ruamel模块读取yaml文档
# 通过from ruamel import yaml读取yaml文件
def get_yaml_data_ruamel(yaml_file):
from ruamel import yaml
file = open(yaml_file, 'r', encoding='utf-8')
data = yaml.load(file.read(), Loader=yaml.Loader)
file.close()
print(data)
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "dict_config.yaml")
get_yaml_data_ruamel(yaml_path)
参考:https://www.jianshu.com/p/eaa1bf01b3a6 https://blog.csdn.net/yongwan5637/article/details/80338422 https://www.cnblogs.com/klb561/p/10085328.html