yaml是一个专门用来写配置文件的语言。python
python中读取yaml文件前须要安装pyyaml和导入yaml模块:数组
python经过open方式读取文件数据,再经过load函数将数据转化为列表或字典;数据结构
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.full_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'> """
(1)yaml文件中内容为键值对:函数
# 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:测试
{'usr': 'my', 'psw': 123455, 's': ' abc\n'}
(2)yaml文件中内容为“键值对'嵌套"键值对"spa
# 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:scala
{'usr1': {'name': 'a', 'psw': 123}, 'usr2': {'name': 'b', 'psw': 456}}
(3)yaml文件中“键值对”中嵌套“数组”code
# 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:对象
{'usr3': ['a', 'b', 'c'], 'usr4': ['b']}
(1)yaml文件中内容为数组教程
# 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}]
# 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(iso8601格式):{'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)}
yaml文件中内容
animal3: &animal3 fish test: *animal3
python读取的数据
{'animal3': 'fish', 'test': 'fish'}
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
python获取yaml数据时需使用load_all函数来解析所有的文档,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.full_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} """
经过yaml.dump()方法将列表或字典数据进行转化yaml标准模式
# 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 """
PS: 在网上看到不少教程中都说pyyaml库写yaml文件结果不是标准的yaml格式,可是通过我我的测试后发现并无这方面的问题,所以, ruamel模块就再也不介绍了。本人测试的环境是python 3.7,PyYAML 5.1.2。