Python常用库：yaml模块

Myth丶恋晨 2023-01-06 11:50 287阅读 0赞

### Python常用库：yaml模块 ###

*  yaml模块
 *   *  2.什么是yaml文件?
     *   *  2.1 yaml文件规则
         *  2.2 yaml文件数据结构
     *  3.python中读取yaml单个文档配置文件
     *   *  3.1 读取yaml文件数据
         *  3.2 yaml不同数据文件解析
         *  3.3yaml文件中基本数据类型
         *  3.4yaml文件中引用
     *  4.python中读取yaml多个文档
     *  5.python对象生成yaml文档
     *   *  5.1使用ruamel模块中的yaml方法生成标准的yaml文档

# yaml模块 #

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**）

## 2.什么是yaml文件? ##

yaml是一个专门用来写配置文件的语言

### 2.1 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\#

### 2.2 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

## 3.python中读取yaml单个文档配置文件 ##

### 3.1 读取yaml文件数据 ###

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, Loader=yaml.FullLoader)
        print(data)
        print("类型：", type(data))
        return data
    
    
    current_path = os.path.abspath(".")
    yaml_path = os.path.join(current_path, "userconfig.yaml")
    get_yaml_data(yaml_path)

结果：

***获取yaml文件数据***
    usr01:
      name: 张三
      psw: 123456
    usr02:
      name: 李四
      psw: 4444666
    usr03:
      name: 王二麻子
      psw: 22236542
    类型： <class 'str'>
    ***转化yaml数据为字典或列表***
    {'usr01': {'name': '张三', 'psw': 123456}, 'usr02': {'name': '李四', 'psw': 4444666}, 'usr03': {'name': '王二麻子', 'psw': 22236542}}
    类型： <class 'dict'>

注意：YAML 5.1版本后弃用了yaml.load(file)这个用法，因为觉得很不安全，5.1版本之后就修改了需要指定Loader，通过默认加载器（FullLoader）禁止执行任意函数，该load函数也变得更加安全。**yaml.load(input, Loader=yaml.FullLoader)**

### 3.2 yaml不同数据文件解析 ###

(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”

# 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：\[‘a’, ‘b’, 5\]

(5)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：\[\{‘usr1’: ‘aaa’\}, \{‘psw1’: 111, ‘usr2’: ‘bbb’, ‘psw2’: 222\}\]

### 3.3yaml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)}

### 3.4yaml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’\}

## 4.python中读取yaml多个文档 ##

**多个文档在一个yaml文件，使用 — 分隔方式来分段**

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脚本读取一个yaml文件中多个文档方法

# 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)

## 5.python对象生成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.  
例如：

# 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] """

### 5.1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)

参考文章：https://www.jianshu.com/p/eaa1bf01b3a6