YAML是一种数据序列化格式，方便人类阅读，且容易和脚本语言交互。常用于配置文件，也用于数据存储或传输。
YAML格式
YAML三种基本数据类型：
1.标量：如字符串、整数和浮点数、日期
- 布尔值：“true”、“True”、“TRUE”、“yes”、“Yes"和"YES”，“false”、“False”、“FALSE”、“no”、“No"和"NO”
-
空：null、Null、
~或不指定值；
2.数组：使用前导符号-表示，且符号与值间要有空格；
3.对象：键值对集合；用冒号+空格: 分割；
YAML文件
文件基本规则：
区分大小写；
使用缩进表示层级关系：
- 缩进要用空格（非Tab）；
- 相同层级元素要左对齐；
字符串不需要使用引号括起，但有特殊字符串（如空格、冒号等）时必须使用引号；
使用#注释；
一个文件中可包含多份YAML文档：
用---（即三个中划线）表示一份文档的开始；
[可选]用...（即三个小数点）表示一份文档的结束；
---
# 这是第一份文档
one: 1
# 其他内容...
...---
# 这是第二份文档
two: 2
# 其他内容...
YAML操作
Python中有两个YAML模块：PyYAML和ruamel.yaml（pip3 install pyyaml，pip3 install ruamel.yaml）。
读取
通过load函数可方便加载文档内容，返回的内容可能是字典、列表或空：
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import yamldef readYaml(file): # -> Union[dict, list, None]: with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: return yaml.load(f, yaml.Loader) |
若文件中有多个文档，需要使用load_all来加载；此时返回的是一个生成器，需要一次获取每个文档：
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def readAllDoc(file) -> list: with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: docs = yaml.load_all(f, yaml.Loader) # return [d for d in docs] return list(docs) |
存储
yaml.dump()方法不会将列表或字典数据进行转化yaml标准模式。需要通过ruamel.yaml来生成标准的yaml文档。
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import ruamel.yamldef createYaml(file, data: dict): with open(file, 'w', encoding='utf-8') as f: writer = ruamel.yaml.YAML() writer.indent(mapping=2, sequence=4, offset=2) writer.dump(data, f) |
通过dump_all可把数组中的每个元素序列化为一个文档：
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def createAllDoc(file, data: list): with open(file, 'w', encoding='utf-8') as f: writer = ruamel.yaml.YAML() writer.indent(mapping=2, sequence=4, offset=2) writer.dump_all(data, f) |
把[{'name': 'Mike', 'age': 12}, {'name': 'luce', 'age': 15}]序列化。
dump会生成如下包含数组元素的yaml文件：
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- name: Mike age: 12- name: luce age: 15 |
dump_all会生成如下yaml文件（包含两个文档）：
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name: Mikeage: 12---name: luceage: 15 |
示例
yaml读取后为列表或字典。
转字典
读取的内容为一个字典：
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name: mikeage: 25score: 80.5 |
返回的值为：
{
"name": "mike",
"age": 25,
"score": 80.5
}
获取里面值，先判断是否存在，再读取：
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if 'name' in data: print(data['name']) |
转列表
读取内容为一个列表：
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- name: mike age: 24- name: tom age: 30 |
返回的值为：
[
{
"name": "mike",
"age": 24
},
{
"name": "tom",
"age": 30
}
]
到此这篇关于Python YAML文件的读写操作详解的文章就介绍到这了,更多相关Python YAML文件内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/alwaysrun/article/details/126319983
