詳解Python中Pyyaml模塊的使用
一、YAML是什么
YAML是專門用來寫配置文件的語言,遠(yuǎn)比JSON格式方便。
YAML語言的設(shè)計目標(biāo),就是方便人類讀寫。
YAML是一種比XML和JSON更輕的文件格式,也更簡單更強(qiáng)大,它可以通過縮進(jìn)來表示結(jié)構(gòu),是不是聽起來就和Python很搭?
顧名思義,用語言編寫的文件就可以稱之為YAML文件。PyYaml是Python的一個專門針對YAML文件操作的模塊,使用起來非常簡單
安裝 pip install pyyaml # 如果是py2,使用 pip install yaml
二、PyYaml的簡單使用
使用起來非常簡單,就像json、pickle一樣,load、dump就足夠我們使用了。
load()示例:返回一個對象
import yaml yaml_str = """ name: 一條大河 age: 1956 job: Singer """ y = yaml.load(yaml_str, Loader=yaml.SafeLoader) print(y)
運(yùn)行結(jié)果:
{'name': '一條大河', 'age': 1956, 'job': 'Singer'}
load_all()示例:生成一個迭代器
如果string或文件包含幾塊yaml文檔,可以使用yaml.load_all來解析全部的文檔。
yaml_test.yaml文件內(nèi)容:
--- name: qiyu age: 20歲 --- name: qingqing age: 19歲
操作yaml文件的test.py文件如下:
import yaml
with open("./yaml_test", 'r', encoding='utf-8') as ymlfile:
cfg = yaml.load_all(ymlfile, Loader=yaml.SafeLoader)
for data in cfg:
print(data)
運(yùn)行結(jié)果:
{'name': 'qiyu', 'age': '20歲'}
{'name': 'qingqing', 'age': '19歲'}
dump()示例:將一個python對象生成為yaml文檔
import yaml
json_data = {'name': '一條大河',
'age': 1956,
'job': ['Singer','Dancer']}
y = yaml.dump(json_data, default_flow_style=False).encode('utf-8').decode('unicode_escape')
print(y)
運(yùn)行結(jié)果:
age: 1956
job:
- Singer
- Dancer
name: "一條大河"
使用dump()傳入?yún)?shù),可以直接把內(nèi)容寫入到y(tǒng)aml文件:
import yaml
json_data = {'name': '一條大河',
'age': 1956,
'job': ['Singer', 'Dancer']}
with open('./yaml_write.yaml', 'w') as f:
y = yaml.dump(json_data, f)
print(y)
寫入內(nèi)容后的yaml_write.yaml:

yaml.dump_all()示例:將多個段輸出到一個文件中
import yaml
obj1 = {"name": "river", "age": 2019}
obj2 = ["Lily", 1956]
obj3 = {"gang": "ben", "age": 1963}
obj4 = ["Zhuqiyu", 1994]
with open('./yaml_write_all.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f:
y = yaml.dump([obj1, obj2, obj3, obj4], f)
print(y)
with open('./yaml_write_all.yaml', 'r') as r:
y1 = yaml.load(r, Loader=yaml.SafeLoader)
print(y1)
寫入內(nèi)容后的yaml_write_all.yaml:

為什么寫入文件后的格式有的帶1個“-”,有的帶2個“-”?
為什么yaml文件讀出來的的格式是List?
三、YAML的語法規(guī)則和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
看完了以上4個簡單的示例,現(xiàn)在就來總結(jié)下YAML語言的基本語法
YAML 基本語法規(guī)則如下:
1、大小寫敏感
2、使用縮進(jìn)表示層級關(guān)系
3、縮進(jìn)時不允許使用Tab鍵,只允許使用空格。
4、縮進(jìn)的空格數(shù)目不重要,只要相同層級的元素左側(cè)對齊即可
5、# 表示注釋,從這個字符一直到行尾,都會被解析器忽略,這個和python的注釋一樣
6、列表里的項用"-"來代表,字典里的鍵值對用":"分隔
知道了語法規(guī)則,現(xiàn)在來回答下上面的2個問題:
1、帶1個“-”表示不同的模塊(單個數(shù)組或者字典),帶2個“-”是因為數(shù)組中元素以“-”開始,加上表示不同模塊的那一個“-”,呈現(xiàn)出來就是2個“-”
2、因為yaml文件中包含多個模塊(多個數(shù)組或者字典),讀取出來的是這些模塊的一個集合
3、有且只有當(dāng)yaml文件中只有1個字典時,讀取出來的數(shù)據(jù)的類型也是字典
YAML 支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有3種:
1、對象:鍵值對的集合
2、數(shù)組:一組按次序排列的值,序列(sequence) 或 列表(list)
3、純量(scalars):單個的、不可再分的值,如:字符串、布爾值、整數(shù)、浮點數(shù)、Null、時間、日期
支持?jǐn)?shù)據(jù)示例:
yaml_test_data.yaml的內(nèi)容:
str: "Big River" #字符串 int: 1548 #整數(shù) float: 3.14 #浮點數(shù) boolean: true #布爾值 None: null # 也可以用 ~ 號來表示 null time: '2019-11-20T08:47:46.576701+00:00' # 時間,ISO8601 date: 2019-11-20 16:47:46.576702 # 日期
操作代碼:
import yaml
import datetime
import pytz
yaml_data = {
"str": "Big River",
"int": 1548,
"float": 3.14,
'boolean': True,
"None": None,
'time': datetime.datetime.now(tz=pytz.timezone('UTC')).isoformat(),
'date': datetime.datetime.today()
}
with open('./yaml_test', 'w') as f:
y = yaml.dump(yaml_data, f)
print(y)
with open('./yaml_test', 'r') as r:
y1 = yaml.load(r, Loader=yaml.SafeLoader)
print(y1)
控制臺輸出:

其他語法規(guī)則
1、如果字符串沒有空格或特殊字符,不需要加引號,但如果其中有空格或特殊字符,就需要加引號了

2、引用
& 和 * 用于引用
name: &name SKP tester: *name
運(yùn)行結(jié)果:
{'name': 'SKP', 'tester': 'SKP'}
3、強(qiáng)制轉(zhuǎn)換
用 !! 實現(xiàn)
str: !!str 3.14 int: !!int "123"
運(yùn)行結(jié)果:
{'int': 123, 'str': '3.14'}
4、分段
在同一個yaml文件中,可以用“—”3個“-”來分段,這樣可以將多個文檔寫在一個文件中
舉例見上述load_all()示例
四、python對象生成yaml文檔
1、yaml.dump()方法
import yaml
import os
def generate_yaml_doc(yaml_file):
py_object = {'school': 'zhu',
'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)
"""結(jié)果
school: zhu
students:
- a
- b
"""
2、使用ruamel模塊中的yaml方法生成標(biāo)準(zhǔn)的yaml文檔
import os
from ruamel import yaml # pip3 install ruamel.yaml
def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file):
py_object = {'school': 'zhu',
'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)
"""結(jié)果
school: zhu
students:
- a
- b
"""
使用ruamel模塊中的yaml方法讀取yaml文檔(用法與單獨import yaml模塊一致)
import os
from ruamel import yaml
def get_yaml_data_ruamel(yaml_file):
file = open(yaml_file, 'r', encoding='utf-8')
data = yaml.load(file, Loader=yaml.Loader)
file.close()
print(data)
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "generate.yaml")
get_yaml_data_ruamel(yaml_path)
到此這篇關(guān)于Python中Pyyaml模塊的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python中Pyyaml模塊內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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