Python使用yaml格式

以下为授权转载的一盎司科技公众号文章


Python日常使用过程中可能会使用到yaml格式的文件,目前也是一种比较流行的文件格式,经常在配置文件中出现。以下简单介绍Python中的yaml格式库PyYaml。

示例代码地址:

GitHub地址:https://github.com/iounce/python-cpp-demo

Gitee地址:https://gitee.com/iounce_admin/python-cpp-demo

环境

  • Windows操作系统:Windows10(21H2,19044.1766)

  • C++开发环境:Visual Studio 2022社区版

  • Python:3.10.4

  • PyYaml: 6.0

安装PyYaml

在Python中使用,包名为pyyaml而不是yaml,直接使用如下命令安装即可:

pip install pyyaml

加载yaml文件

YAML格式大小写敏感,通过缩进表示层级关系,使用空格缩进,简单示例:

图片

通过load函数加载文件内容,直接生成dict,这样很容易访问数据:

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增加稍微复杂一点的例子:

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加载文件后同样可以直接调用dict键值对,通过key直接获取配置信息:

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运行结果如下:

图片

写入yaml文件

自定义Python数据,然后使用dump函数写入文件即可,非常方便:

图片

生成的dict.yaml文件如下:

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总的来说,在Python下面使用yaml格式还是非常方便的,也可以通过加载文件是否产生异常来验证yaml格式是否正常。

### Python 中读写 YAML 文件 #### 使用 PyYAML 库读取和写入 YAML 文件 安装 `PyYAML` 可通过 pip 安装命令完成: ```bash pip install pyyaml ``` 对于简单的读取操作,可以加载一个 `.yaml` 或者 `.yml` 文件并将其转换成 Python 字典对象[^2]。 ```python import yaml with open('example.yaml', 'r') as file: data = yaml.safe_load(file) print(data) ``` 上述代码展示了打开名为 `example.yaml` 的文件,并利用 `safe_load()` 函数安全地解析其中的内容到变量 `data` 中。这一步骤确保了即使文档内含有不信任的数据也能被正确处理而不引发执行风险[^1]。 当涉及到向 YAML 文件中写入数据时,则可以通过如下方式实现: ```python import yaml data_to_write = { "name": "Alice", "age": 30, "is_student": False } with open('output.yaml', 'w') as file: yaml.dump(data_to_write, file, default_flow_style=False) ``` 这里定义了一个字典类型的变量 `data_to_write` 来存储想要保存的信息;接着调用了 `dump()` 方法将这些信息按照人类可读的方式(即设置参数 `default_flow_style=False`)写回到新的或已存在的 `output.yaml` 文件里。 #### 增强版:使用 ruamel.yaml 处理复杂情况 考虑到某些情况下可能需要更精细控制或是兼容旧版本的 YAML 格式,推荐采用 `ruamel.yaml` 进行开发工作。此库同样支持通过 pip 工具来获取最新发行版: ```bash pip install ruamel.yaml ``` 下面是基于 `ruamel.yaml` 实现相同功能的例子: ```python from ruamel.yaml import YAML yaml = YAML() # 读取部分 with open('example.yaml', 'r') as file: data = yaml.load(file) print(data) # 写入部分 data_to_write = {"key": "value"} with open('newfile.yaml', 'w') as file: yaml.dump(data_to_write, file) ``` 这段程序不仅能够保持原有的注释不变,而且还可以更好地保留原始格式特性,在面对更为复杂的配置管理需求时显得尤为有用[^4]。
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