一、yaml文件介绍
yaml是一个专门用来写配置文件的语言。
1. yaml文件规则
- 区分大小写;
- 使用缩进表示层级关系;
- 使用空格键缩进,而非Tab键缩进
- 缩进的空格数目不固定,只需要相同层级的元素左侧对齐;
- 文件中的字符串不需要使用引号标注,但若字符串包含有特殊字符则需用引号标注;
- 注释标识为#
2. yaml文件数据结构
- 对象:键值对的集合(简称 "映射或字典")
键值对用冒号 “:” 结构表示,冒号与值之间需用空格分隔
- 数组:一组按序排列的值(简称 "序列或列表")
数组前加有 “-” 符号,符号与值之间需用空格分隔
- 纯量(scalars):单个的、不可再分的值(如:字符串、bool值、整数、浮点数、时间、日期、null等)
None值可用null可 ~ 表示
二、python中读取yaml配置文件
1. 前提条件
python中读取yaml文件前需要安装pyyaml和导入yaml模块:
- 使用yaml需要安装的模块为pyyaml(pip3 install pyyaml);
- 导入的模块为yaml(import yaml)
2. 读取yaml文件数据
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;
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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'>
"""
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3. yaml文件数据为键值对
(1)yaml文件中内容为键值对:
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# yaml键值对:即python中字典
usr: my
psw: 123455
s: " abc\n"
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python解析yaml文件后获取的数据:
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{ 'usr' : 'my' , 'psw' : 123455 , 's' : ' abc\n' }
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(2)yaml文件中内容为“键值对'嵌套"键值对"
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# 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
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python解析yaml文件后获取的数据:
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{ 'usr1' : { 'name' : 'a' , 'psw' : 123 }, 'usr2' : { 'name' : 'b' , 'psw' : 456 }}
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(3)yaml文件中“键值对”中嵌套“数组”
python解析yaml文件后获取的数据:
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# yaml键值对中嵌套数组
usr3:
- a
- b
- c
usr4:
- b
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python解析yaml文件后获取的数据:
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{ 'usr3' : [ 'a' , 'b' , 'c' ], 'usr4' : [ 'b' ]}
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4. yaml文件数据为数组
(1)yaml文件中内容为数组
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# yaml数组
- a
- b
- 5
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python解析yaml文件后获取的数据:
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[ 'a' , 'b' , 5 ]
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(2)yaml文件“数组”中嵌套“键值对”
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# yaml"数组"中嵌套"键值对"
- usr1: aaa
- psw1: 111
usr2: bbb
psw2: 222
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python解析yaml文件后获取的数据:
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[{ 'usr1' : 'aaa' }, { 'psw1' : 111 , 'usr2' : 'bbb' , 'psw2' : 222 }]
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5. yaml文件中基本数据类型:
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# 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)}
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6. yaml文件中引用
yaml文件中内容
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animal3: &animal3 fish
test: * animal3
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python读取的数据
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{ 'animal3' : 'fish' , 'test' : 'fish' }
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三、python中读取多个yaml文档
1. 多个文档在一个yaml文件,使用 --- 分隔方式来分段
如:yaml文件中数据
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# 分段yaml文件中多个文档
- - -
animal1: dog
age: 2
- - -
animal2: cat
age: 3
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2. python脚本读取一个yaml文件中多个文档方法
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
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# 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}
"""
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四、python对象生成yaml文档
1. 直接导入yaml(即import yaml)生成的yaml文档
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
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# 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]
"""
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2. 使用ruamel模块中的yaml方法生成标准的yaml文档
(1)使用ruamel模块中yaml前提条件
- 使用yaml需要安装的模块:ruamel.yaml(pip3 install ruamel.yaml);
- 导入的模块:from ruamel import yaml
(2)ruamel模块生成yaml文档
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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
"""
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(3)ruamel模块读取yaml文档
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# 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)
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以上就是详解Python yaml模块的详细内容,更多关于Python yaml模块的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://www.cnblogs.com/-wenli/p/13273317.html