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'> """ |
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" |
python解析yaml文件后获取的数据:
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{ 'usr' : 'my' , 'psw' : 123455 , 's' : ' abc\n' } |
(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 |
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 }} |
(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 |
python解析yaml文件后获取的数据:
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{ '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
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# yaml数组 - a - b - 5 |
python解析yaml文件后获取的数据:
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[ 'a' , 'b' , 5 ] |
(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 |
python解析yaml文件后获取的数据:
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[{ 'usr1' : 'aaa' }, { 'psw1' : 111 , 'usr2' : 'bbb' , 'psw2' : 222 }] |
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)} |
6. yaml文件中引用
yaml文件中内容
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animal3: &animal3 fish test: * animal3 |
python读取的数据
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{ '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
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# 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
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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} """ |
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] """ |
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 """ |
(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) |
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