详解Python yaml模块

脚本专栏 2024/11/18 佚名

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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；

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”

python解析yaml文件后获取的数据：

# 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)

以上就是详解Python yaml模块的详细内容，更多关于Python yaml模块的资料请关注其它相关文章！

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