时间:2021-05-22
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
2. yaml文件数据结构
键值对用冒号 “:” 结构表示,冒号与值之间需用空格分隔
数组前加有 “-” 符号,符号与值之间需用空格分隔
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:
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 yamlimport osdef 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 datacurrent_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: mypsw: 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: mypsw: 123455s: " 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: 123usr2: name: b psw: 456python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 - cusr4: - bpython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- 5python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: 222python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 fishtest: *animal3python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: dogage: 2---animal2: catage: 32. 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 yamldef 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: zhangstudents: [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
(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: zhangstudents:- 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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