YAML 在Python中的配置应用】的更多相关文章

环境搭建 YAML语法 语法规则 数据结构 列表数组 原子量 YAML应用 案例 load dump 总结 YAML是一个堪比XML,JSON数据格式的更加方便,简洁的,易于人眼阅读的序列化数据格式.在很多的脚本语言中都有涉及,下面以其在Python语言中为例,简单的记录一下,以备今后复习所用. 环境搭建 这貌似是所有试验的开场白了,那就是搭建好本次试验的环境.因为Python解析的时候,需要解析器的支持,所以需要安装一个. 下载地址:http://pyyaml.org/wiki/PyYAML…
#简单介绍============================================================== YAML使用寄主语言的数据类型,这在多种语言中流传的时候可能会引起兼容性的问题. YAML语法规则: http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cn-yamlintro/ http://www.yaml.org/ 事例: name: Tom Smith age: 37 spouse: name: Jane Smith…
python中grpc配置asyncio使用 安装grpclib pip3 install grpclib protoc编译.proto文件,生成源码文件 python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpclib_python_out=. helloworld.proto grpclib github官网 helloworld.proto文件代码 syntax = "proto3"; option go_package = &qu…
编程免不了要写配置文件,怎么写配置也是一门学问. 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在python语言中有PyYAML安装包,下载地址:https://pypi.python.org/pypi/PyYAML 一.简介 YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下: 1.大小写敏感 2.使用缩进表示层级关系 3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 4…
yaml 通常用来存储数据,类似于json YAML 简介 YAML(Yet Another Markup Language),一种直观的能够被电脑识别的数据序列化格式,是一个可读性高并且容易被人类阅读,容易和脚本语言交互,用来表达资料序列的编程语言.它参考了其它多种语言,包括:XML.C语言.Python.Perl以及电子邮件格式RFC2822,是类似于标准通用标记语言的子集XML的数据描述语言,语法比XML简单很多. 由于YAML使用空白字符和分行来分隔资料,使得它特别适合用 grep.Py…
anaconda配置镜像 Mac and Linux conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes   Windows windows下,直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下 [global] index-url = ht…
from flask import Flask, request from data_util import UtilsLTPTranslate import json model = UtilsLTPTranslate() app = Flask(name) @app.route("/") def index(): return "翻译服务: 运行中" @app.route("/LTPTranslate", methods=['POST', '…
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在python语言中有PyYAML安装包. YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下: 1.大小写敏感 2.使用缩进表示层级关系 3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 4.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 5.# 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…
Python中,配置虚拟环境主要是为了防止版本之间的冲突,我是这么理解的: 1.用虚拟环境可以在一个电脑中使用多个Python解释器以及扩展: 2.可以方便的在同一台电脑中使用多个版本的代码. 虚拟环境的配置: 1.查看当前系统有没有可用的虚拟环境,如果报错,则需要安装虚拟环境 virtualenv --version 2.如果是在Centos中使用 yum install python-virtualenv Ubuntu中 sudo apt-get install python-virtual…