python:yaml模块
一、yaml文件介绍
YAML是一种简洁的非标记语言。其以数据为中心,使用空白,缩进,分行组织数据,从而使得表示更加简洁。
1. yaml文件规则
基本规则:
    大小写敏感
    使用缩进表示层级关系
    缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
    缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可
    使用#表示注释
    字符串可以不用引号标注

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、安装yaml

pip命令: pip install PyYaml
引入:import yaml
用python读取yaml文件如下:

代码:
import yaml
from Common.dir_config import *

# 打开yaml文件
fs = open(os.path.join(caps_dir, "data.yaml"),encoding="UTF-8")
datas = yaml.load(fs)
print(datas)
备注:yaml版本5.1之后弃用,YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated
代码改后:
import yaml
from Common.dir_config import *

# 打开yaml文件
fs = open(os.path.join(caps_dir, "data.yaml"),encoding="UTF-8")
datas = yaml.load(fs,Loader=yaml.FullLoader)  #添加后就不警告了
print(datas)

三、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;

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'>
"""

3. yaml文件数据为键值对

(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}}

(3)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']}

4. yaml文件数据为数组

(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)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}]

5. yaml文件中基本数据类型:

# 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)}

6. yaml文件中引用

yaml文件中内容

animal3: &animal3 fish
test: *animal3

python读取的数据

{'animal3': 'fish', 'test': 'fish'}

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

# 分段yaml文件中多个文档
---
animal1: dog
age: 2
---
animal2: cat
age: 3

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

# 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}
"""

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

# 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]
"""

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

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)

**************************************************

上代码

 import yaml
import os #单个文档
def get_yaml_data(yaml_file):
#打开yaml文件
print("***获取yam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.safe_load(file_data) #safe_load,safe_load,unsafe_load
print(data)
print("类型",type(data))
return data current_path=os.path.abspath(".")
yaml_path=os.path.join(current_path,"config.yaml")
print('--------------------',yaml_path)
get_yaml_data(yaml_path) #yaml文件中含多个文档时,分别获取文档中数据
def get_yaml_load_all(yaml_file):
#打开文件
file=open(yaml_file,'r',encoding='utf-8')
file_data=file.read()
file.close() all_data=yaml.load_all(file_data,Loader=yaml.FullLoader)
for data in all_data:
print('data-----',data) current_path=os.path.abspath(".")
yaml_path=os.path.join(current_path,"configall.yaml")
get_yaml_load_all(yaml_path) #生成yaml文档
def generate_yaml_doc(yaml_file):
py_ob={"school":"zhang",
"students":['a','b']}
file=open(yaml_file,'w',encoding='utf-8')
yaml.dump(py_ob,file)
file.close() current_path=os.path.abspath(".")
yaml_path=os.path.join(current_path,"generate.yaml")
generate_yaml_doc(yaml_path)

执行结果

原文:https://www.jianshu.com/p/eaa1bf01b3a6

python 使用yaml模块的更多相关文章

  1. python中yaml模块的使用

    1.yaml库的导入 经过尝试,发现在python2 和python3语言环境下,安装yaml库的命令行语句不一样. python2: pip install yaml python3:pip ins ...

  2. python之yaml模块和ddt模块

    aml文件是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比json格式方便. 在PC中新建一个yml/yaml为为缩略名的文件,输入信息见下图 新建一个py文件处理yml文件,直接处理成字典格式 缩进 ...

  3. python的logging模块之读取yaml配置文件。

    python的logging模块是用来记录应用程序的日志的.关于logging模块的介绍,我这里不赘述,请参见其他资料.这里主要讲讲如何来读取yaml配置文件进行定制化的日志输出. python要读取 ...

  4. Python yaml模块

    引用自:https://www.cnblogs.com/shaosks/p/7344771.html 一.简介 YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通 ...

  5. day6 ConfigParser模块 yaml模块

        yaml模块: python可以处理yaml文件,yaml文件安装的方法为:$ pip3 install pyyaml    configparser模块,用来处理文件的模块,可以实现文件的增 ...

  6. python(五)常用模块学习

    版权声明:本文为原创文章,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明. https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52357 ...

  7. Python中logging模块的基本用法

    在 PyCon 2018 上,Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程. 整个演讲的内容包括: 为什么日志记录非常重要 日志记录的流程是怎样的 怎样来进行日志记录 ...

  8. Python大佬告诉你:使用Python处理yaml格式的数据简单到爆

    一.思考❓❔ 1.什么是yaml? 不是标记语言 对用户极其友好 数据序列化标准 跨语言 所有编程语言都支持 跨平台 所有平台都支持 Windows.linux.Mac 格式简单 比json小姐姐穿得 ...

  9. Python中Pyyaml模块的使用

    一.YAML是什么 YAML是专门用来写配置文件的语言,远比JSON格式方便. YAML语言的设计目标,就是方便人类读写. YAML是一种比XML和JSON更轻的文件格式,也更简单更强大,它可以通过缩 ...

随机推荐

  1. linux 组合命令

    统计home目录下面有多少文件 ls -l  /home|grep '^-'|wc -l

  2. 【转】 Linux 命令解释(Linux基础二)

    前言 对服务器来讲,图形界面会占用更多的系统资源,而且会安装更多的服务.开放更多的端口,这对服务器的稳定性和安全性都有负面影响.其实,服务器是一个连显示器都没有的家伙,要图形界面干十么? 说到这里,有 ...

  3. 测开之路五十:monggodb安装与初步使用

    mongodb下载地址:https://www.mongodb.com/download-center Robo3T下载地址:https://robomongo.org/ 安装mongodb 双击无脑 ...

  4. mongodb配置详解

    #启用日志文件,默认启用 journal=true #这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息,若需要调试使用请设置为false quiet=false # 日志文件位置 logpath=/usr/loc ...

  5. T1373:鱼塘钓鱼(fishing)

    原题链接:1373:鱼塘钓鱼(fishing) 解题思路: 由于在走路时,鱼的数量不会减少,那我们此时可以先减去路上可能花掉的时间,用剩下的时间来找最多的鱼,然后从左向右走,k枚举能到达的最远的鱼塘, ...

  6. 【翻译自mos文章】oraclepassword管理策略

    oraclepassword管理策略 參考原文: Oracle Password Management Policy (Doc ID 114930.1) 细节: password管理通过使用profi ...

  7. SnowFlake --- 分布式id生成算法

    转载自:https://segmentfault.com/a/1190000011282426 概述 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 1位,不用.二进 ...

  8. onLaunch与onLoad同步获取用户数据

    前言 在开发项目的时候遇到从全局获取用户信息,逻辑是从app.js中的onLauch获取,page页面的onLoad拿到数据填充到页面.遇到的问题是onLauch与onLoad是异步的,没办法从页面判 ...

  9. 2018-8-10-wpf-绑定-DataGridTextColumn-

    title author date CreateTime categories wpf 绑定 DataGridTextColumn lindexi 2018-08-10 19:16:53 +0800 ...

  10. oracle trim无效?

    这里说说如果是全角空格怎么去除 方法一 trim(TO_SINGLE_BYTE('aaa')) 方法二 SELECT TRIM(replace('aaa',' ','')) FROM dual