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【Python系列】 Python中处理YAML文件的正确姿势

Python 中处理 YAML 文件的正确姿势 在现代软件开发中,YAML(YAML Ain't Markup Language)因其简洁和易于阅读的特性,被广泛用于配置文件。...Python 作为一种流行的编程语言,提供了多种处理 YAML 文件的库,其中PyYAML是最常用的一个。然而,在使用这些库之前,开发者需要确保正确地导入和使用这些模块。...这可以通过在代码文件的顶部添加以下语句来实现: import yaml 这行代码告诉 Python 解释器,你的程序将使用yaml模块,因此需要加载这个模块。...) 在这个示例中,with open('config.yaml', 'r') as file:这行代码打开了一个名为config.yaml的文件,并将其作为一个上下文管理器,确保文件在读取完毕后能够正确关闭...通过使用yaml.safe_load函数,我们可以轻松地将这些配置信息加载到 Python 程序中,并在需要时访问它们。

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    【说站】python中yaml文件的使用规则

    python中yaml文件的使用规则 使用规则 1、大小写敏感。 2、用缩进来表示层次关系。 3、收缩时不允许使用Tab键,只允许使用空格。 4、缩进的空格数量并不重要。...只要相同层次的元素左侧对齐即可。 5、#表示注释。 解析器会忽略这个字符,就像python的注释一样。...实例 #默认属性就是读,这里未接后缀名,根据版本不同,有的需要添加,还有就是转义字符 with open('D:\python练习\login.yaml',mode='r',encoding='UTF-...8') as d:     names = yaml.load(d) #读取文件,load是一个文件流,将yaml转为python的数据类型     print(names) # 输出对应的值 user1... = names['case1']['user1'] print(user1) pw1 = names['case1']['pwasswd1'] print(pw1) 以上就是python中yaml文件的使用规则

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    【SpringBoot】配置文件的加载与属性值的绑定

    Question ---- 在使用SpringBoot过程中你是否会有以下疑问? 具体有多少种配置属性源的方式呢? 为何使用@Value 注解就能够获取到属性源中的值呢?...属性源这么多,如果属性相同的话 那么用哪个值呢? 属性源是如何绑定到我们的程序中的呢?...本篇文章会针对以上问题逐个分析 Answer ---- 我们的所有属性源都存放在AbstractEnvironment中的属性propertySources中; 每加载一个属性源就会往里面塞一个propertySource...注解@PropertySources的属性源 可以把属性配置在另外单独的文件中,使用注解也可以加载为属性源 SpringApplication.setDefaultProperties声明的默认属性源...那我们自己来写一个demo将配置文件的属性值绑定到某个类实例中; public class BinderTest { private String bname; private Integer

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    python笔记49-yaml文件中变量的使用(锚点& 与 引用*)

    前言 在yaml文件中如何引用变量?当我们在一个yaml文件中写很多测试数据时候,比如一些配置信息像用户名,邮箱,数据库配置等很多地方都会重复用到。...重复的数据,如果不设置变量,后续维护起来就很困难。...yaml文件里面也可以设置变量(锚点&),其它地方重复用到的话,可以用*引用 锚点&和引用* 对于重复的数据,可以单独写到yaml文件的开头位置,其它的地方用到的可以用*引用 # 作者-上海悠悠 QQ交流群...*引用value值 上面的例子是对userinfo整体的数据,引用到其它地方了,有时候我们只想引用其中的一个值,如email的值,如何实现呢?...testcase 5 data: user: test123 email: 283340479@qq.com tel: 12345678902 这样就可以把重复的数据

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    Go 100 mistakes之如何正确设置枚举值中的零值

    然而,在Go中,还有一种惯用的方法来声明枚举中的常量,那就是使用常量生成器 iota 注意:在本例中,我们还可以将Weekday声明为uint32,以强制正值并确保每个Weekday变量分配32位。...<< (10 * 1) ③ 在这一行,iota等于2,本行将会重复上一行的表达式,因此 MB 被设置成了 1 << (10 * 2) Go中Unknow 值的处理 既然我们已经理解了在Go中处理枚举值的原理...在例子中,我们可以接收一个JSON内容并正确解码: { "id": 1234, "weekday": 0 } 这里,Weekday字段的值会等于0:Monday。...然而,在Request结构体中的Weekday字段值将会被设置成一个int类型的默认值:0值。因此,就像是在上次请求中的Monday。...那我们应该如何区分请求中是传递的Monday还是就没有传递Weekday字段呢?这个问题和我们定义Weekday枚举的方式有关。实际上,Unknown是枚举值的最后一个值。因此,它的值应该等于7.

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    Python - 字典中的值求和

    地图是Python中的一个关键数据组件,它使人们能够存储密钥和数据对。这些可与各种编程框架中的关联数组相媲美。这些旨在快速保存和访问数据。在参考书中,元素应该是不同的。相反,元素可以属于任何数据类别。...'key':我们希望计算值总和的特定键。 “Sum”:一个 Python 函数,用于计算可迭代对象中所有元素的总和。 算法 第 1 步:设置一个变量来存储值的添加。...步骤2:可以访问与提供的键关联的字典值列表。 第 3 步:要计算值的总和,请使用 sum() 函数。 步骤 4:将总和分配给在步骤 1 中创建的变量。 步骤5:应打印或返回值的总和。...,利用预先存在的 Python 函数来计算“工资”字典中包含的元素总数并安排结果。...然后,使用“sum()”函数来计算“工资”地图中所有元素的总数。'sum()' 方法是 Python 中的一种固有方法,它接受序列作为参数并返回集合中整个集合的相加。

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    winhex哈希值校验_文件的哈希值不在指定的目录中

    这里记录如何使用这个程序校验文件,网上很多资源的下载很多都会提供文件的md5,SHA256等等之类的哈希值,便于下载者校验文件是否存在被修改,破坏等改变文件内容的操作 例如我们下载了当前最新版的kali...-- 枚举证书存储 -addstore -- 将证书添加到存储 -delstore -- 从存储删除证书 -verifystore -- 验证存储中的证书...-generatePinRulesCTL -- 生成捆绑规则 CTL -downloadOcsp -- 下载 OCSP 响应并写入目录 -generateHpkpHeader -- 使用指定文件或目录中的证书生成...HPKP 头 -flushCache -- 刷新选定进程(例如 lsass.exe)中的指定缓存 -addEccCurve -- 添加 ECC 曲线 -deleteEccCurve...PS C:\Users\Administrator\Downloads> Get-FileHash Get-FileHash命令可用于通过使用指定的哈希算法来计算文件的哈希值,可以接受的哈希算法有:SHA1

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    在处理大型复杂的 YAML 配置文件时,如何提高其加载和解析效率?

    在处理大型复杂的 YAML 配置文件时,可以考虑以下几种方法来提高加载和解析效率: 使用流式解析器:流式解析器逐行读取文件并逐步解析,而不是一次性加载整个文件。...使用缓存:将已经解析过的配置文件保存在缓存中,下次加载时可以直接使用缓存中的数据,而不需要重新解析。 压缩文件:对配置文件进行压缩,可以减小文件大小,从而提高加载和解析速度。...简化配置文件结构:如果可能的话,简化配置文件的结构,去除不必要的嵌套和冗余数据。这样可以减小文件大小,并且加快加载和解析速度。...使用更高效的 YAML 解析库:不同的编程语言有不同的 YAML 解析库,可以对比它们的性能,并选择最适合的解析库来提高效率。...综上所述,通过使用流式解析器、多线程加载、缓存、压缩文件、简化配置文件结构和更高效的解析库,可以显著提高大型复杂 YAML 配置文件的加载和解析效率。

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    Android中dex文件的加载与优化流程

    目录 1、dex文件分析…1 2、odex文件…2 2.1、odex文件结构…2 2.2、odex文件结构分析…3 3、dex文件的验证与优化…3 3.1 dex文件加载流程…3 3.2 dex文件优化加载流程图...由于Android程序的apk文件为zip压缩包格式,Dalvik虚拟机每次加载它们时需要从apk中读取classes.dex文件,这样会耗费很多cpu时间,而采用odex方式优化的dex文件,已经包含了加载...然而,DexFile结构描述的是加载进内存的数据结构,还有一些数据是不会加载进内存的,经过分析,odex文件结构定义整理如下....这个函数调用verifyMethod()函数对类的所有直接方法与虚方法进行验证,verifyMethod()函数具体的工作是先调用verifyInstructions()函数来验证方法中的指令及其数据的正确性...,再调用dvmVerifyCodeFlow()函数来验证代码流的正确性。

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    【Python系列】Python 中处理 NaN 值的技巧

    在数据科学和数据分析领域,NaN(Not a Number)是一个常见的概念,它表示一个缺失或未定义的数值。在 Python 中,尤其是在使用pandas库处理数据时,NaN 值的处理尤为重要。...NaN 值的来源和影响 NaN 值可能来源于多种情况,比如数据收集过程中的遗漏、数据转换错误或者计算结果的未定义。...填充 NaN 值,使用如前一个值、后一个值、平均值、中位数等统计值来填充。 使用模型预测缺失值,比如使用回归模型预测缺失值。 结论 正确处理 NaN 值对于数据分析和机器学习模型的准确性至关重要。...在 Python 中,pandas和numpy提供了多种工具来帮助我们识别和处理 NaN 值。本文介绍的方法可以帮助开发者和数据分析师更有效地处理数据中的缺失值,确保数据分析的准确性和可靠性。...在实际应用中,应根据数据的特点和分析目标选择合适的方法来处理 NaN 值。

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