更适合Pythoner的标记语言Yaml学习总结

pythonic的标记语言

之前总结过一篇关于小数据存储文件大比拼，当时着重介绍了json，因为它在各类编程语言的通用性较强。但今天，我想给大家介绍一款更加适合pythoner使用的语言Yaml。

YAML是一个可读性高，用来表达数据序列化的格式。YAML 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。

YAML是”YAML Ain’t a Markup Language”（YAML不是一种标记语言）的递归缩写。在开发的这种语言时，YAML 的意思其实是：”Yet Another Markup Language”（仍是一种标记语言），但为了强调这种语言以数据作为中心，而不是以标记语言为重点，而用反向缩略语重命名。

之所以说它更适合pythoner使用，是因为Yaml在很多方面都与python语言神似。

让我们再来看看Yaml的数据类型：

数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）
对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）
纯量（scalars）：单个的、不可再分的值。字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期

介绍了这么多，让我们先来一起学习下Yaml的语法…

Yaml语法学习

下面我们针对Yaml的集中类型，进行逐一学习。需要注意的是，Yaml的结构标识符前无需添加空格，但标识符后需要添加一个空格，比如：

数组

之所以先介绍数组，是因为这个数据类型最简单…

对象

纯量

我们需要明确纯量的定义：单个的，不可拆分的值，这句话尤为重要。

纯量默认是无需添加引号的，但正如上面说的，当它可能出现被拆分的情况时，我们需要将它放在引号中。

引号的使用类似Linux，单引号和双引号都可以使用，双引号不会对特殊字符转义。

下面集中列举可能出现的情况：

关于引用

Yaml支持数据集之间的引用，&用来建立锚点（defaults），<<表示合并到当前数据，*用来引用锚点。

Python使用Yaml

写了这么多Yaml的知识，可Python怎么能与Yaml进行交互呢？使用Pyyaml。

安装： pip install pyyaml

导入： import yaml

至于操作，简直不要太简单… yaml只有两个方法load、dump，而且使用完全和json模块一样。但真的如此吗？显然不是…

Yaml安全告警

由于Yaml数据存在安全隐患，在使用pyyaml进行load时，会给出提示：

YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=… is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please

read https://msg.pyyaml.org/load for full details.

所以我们有以下方式解决：

添加Loader
info = yaml.load(data,Loader=yaml.SafeLoader)

使用语法糖
info = yaml.safe_load(data)

Yaml文件特性

由于Yaml文件可以使用三个短横杠 --- 在一个文件中保存多个Yaml文档内容，所以Yaml的方法额外多出了load_all dump_all两种方法。但这里有个问题，如果使用load_all加载单个文档，没有问题，但如果使用load加载多个文档，则会提示：

yaml.composer.ComposerError: expected a single document in the stream but found another document

所以，无脑的简单粗暴，直接使用load_all与dump_all。当然，如果为了写着练习，可以判断文件后，单文件返回dict，如果多文件将迭代器转化为list后进行返回…

示例

为了能让大家更多的熟悉方法，我们就写一个没什么用的Yaml单文件与多文件解析器吧。

先拷贝上面的示例，编写两个简单的yaml文件：

breeze_single.yaml

breeze.yaml

现在让我们解析打印这两个yaml，最终再回写两个new_xxx的yaml文件吧。

可以看到，读写都没有问题，但yaml将我们之前的引用，进行了重写…但无伤大雅。

The End

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作者：清风Python