详解Python中Pyyaml模块的使用

脚本专栏 2024/11/8 佚名

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一、YAML是什么

YAML是专门用来写配置文件的语言，远比JSON格式方便。

YAML语言的设计目标，就是方便人类读写。

YAML是一种比XML和JSON更轻的文件格式，也更简单更强大，它可以通过缩进来表示结构，是不是听起来就和Python很搭？

顾名思义，用语言编写的文件就可以称之为YAML文件。PyYaml是Python的一个专门针对YAML文件操作的模块，使用起来非常简单

安装 pip install pyyaml  # 如果是py2，使用 pip install yaml

二、PyYaml的简单使用

使用起来非常简单，就像json、pickle一样，load、dump就足够我们使用了。

load()示例：返回一个对象

import yaml

yaml_str = """
name: 一条大河
age: 1956
job: Singer
"""

y = yaml.load(yaml_str, Loader=yaml.SafeLoader)
print(y)

运行结果：

{'name': '一条大河', 'age': 1956, 'job': 'Singer'}

load_all()示例：生成一个迭代器

如果string或文件包含几块yaml文档，可以使用yaml.load_all来解析全部的文档。

yaml_test.yaml文件内容：

---
name: qiyu
age: 20岁
---
name: qingqing
age: 19岁

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)

运行结果：

{'name': 'qiyu', 'age': '20岁'}
{'name': 'qingqing', 'age': '19岁'}

dump()示例：将一个python对象生成为yaml文档

import yaml

json_data = {'name': '一条大河',
       'age': 1956,
       'job': ['Singer','Dancer']}

y = yaml.dump(json_data, default_flow_style=False).encode('utf-8').decode('unicode_escape')
print(y)

运行结果：

age: 1956
job:
- Singer
- Dancer
name: "一条大河"

使用dump()传入参数，可以直接把内容写入到yaml文件：

import yaml

json_data = {'name': '一条大河',
       'age': 1956,
       'job': ['Singer', 'Dancer']}
with open('./yaml_write.yaml', 'w') as f:
  y = yaml.dump(json_data, f)
  print(y)

写入内容后的yaml_write.yaml：

yaml.dump_all()示例：将多个段输出到一个文件中

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)

写入内容后的yaml_write_all.yaml：

为什么写入文件后的格式有的带1个“-”，有的带2个“-”？

为什么yaml文件读出来的的格式是List？

三、YAML的语法规则和数据结构

看完了以上4个简单的示例，现在就来总结下YAML语言的基本语法

YAML 基本语法规则如下：

1、大小写敏感

2、使用缩进表示层级关系

3、缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。

4、缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可

5、# 表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样

6、列表里的项用"-"来代表，字典里的键值对用":"分隔

知道了语法规则，现在来回答下上面的2个问题：

1、带1个“-”表示不同的模块（单个数组或者字典），带2个“-”是因为数组中元素以“-”开始，加上表示不同模块的那一个“-”，呈现出来就是2个“-”

2、因为yaml文件中包含多个模块（多个数组或者字典），读取出来的是这些模块的一个集合

3、有且只有当yaml文件中只有1个字典时，读取出来的数据的类型也是字典

YAML 支持的数据结构有3种：

1、对象：键值对的集合

2、数组：一组按次序排列的值，序列（sequence）或列表（list）

3、纯量（scalars）：单个的、不可再分的值，如：字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期

支持数据示例：

yaml_test_data.yaml的内容：

str: "Big River"              #字符串
int: 1548                 #整数
float: 3.14                #浮点数
boolean: true               #布尔值
None: null                # 也可以用 ~ 号来表示 null
time: '2019-11-20T08:47:46.576701+00:00'    # 时间，ISO8601 
date: 2019-11-20 16:47:46.576702        # 日期

操作代码：

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)

控制台输出：

其他语法规则

1、如果字符串没有空格或特殊字符，不需要加引号，但如果其中有空格或特殊字符，就需要加引号了

2、引用

& 和 * 用于引用

name: &name SKP
tester: *name

运行结果：

{'name': 'SKP', 'tester': 'SKP'}

3、强制转换

用 !! 实现

str: !!str 3.14
int: !!int "123"

运行结果：

{'int': 123, 'str': '3.14'}

4、分段

在同一个yaml文件中，可以用“—”3个“-”来分段，这样可以将多个文档写在一个文件中

举例见上述load_all()示例

四、python对象生成yaml文档

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)
"""结果
school: zhu
students:
- a
- b
"""

2、使用ruamel模块中的yaml方法生成标准的yaml文档

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)
"""结果
school: zhu
students:
- a
- b
"""

使用ruamel模块中的yaml方法读取yaml文档（用法与单独import yaml模块一致）

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)

Python中Pyyaml模块,Python,Pyyaml模块使用