MetaYAML: YAML 与 Python 的完美融合

MetaYAML: YAML 与 Python 的完美融合

MetaYamlA powerful schema validator!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MetaYaml

MetaYAML 是一个轻量级的框架，它允许您以 YAML 格式编写 Python 脚本。这意味着您可以使用熟悉的 YAML 格式定义数据结构，并在其中嵌入 Python 代码，从而实现复杂的数据处理任务。

功能及应用场景

MetaYAML 可用于许多场景，包括但不限于：

• 数据配置文件：通过 YAML 文件定义数据结构和预处理逻辑。
• 自动化脚本：将 YAML 文件作为输入，执行 Python 脚本来生成定制化的输出。
• Web 应用程序：在服务器端处理 JSON 或 YAML 请求，并返回自定义格式的结果。

例如，你可以使用 MetaYAML 编写一个简单的脚本，该脚本读取一个包含颜色列表的 YAML 文件，并将其转换为 HTML 颜色码：

# colors.yaml
colors:
    - name: red
      hex: #FF0000
    - name: green
      hex: #00FF00
    - name: blue
      hex: #0000FF

# colors.py
import metayaml

metayaml.run('''
colors:
    - {name}:
        hex: '{hex}'
''', {
    'to_html': lambda c: f'<span style="color:#{c.hex}">{c.name}</span>'
})

此脚本将输出以下结果：

<span style="color:#FF0000">red</span>
<span style="color:#00FF00">green</span>
<span style="color:#0000FF">blue</span>

特点

MetaYAML 具有以下几个主要特点：

1. 简洁易用：MetaYAML 将 YAML 和 Python 结合在一起，使您能够用更少的代码完成更多的工作。
2. 嵌入式语法：您可以直接在 YAML 文件中插入 Python 代码块。这使得在数据结构之间传递信息变得更加容易。
3. 扩展性强：MetaYAML 支持自定义标签和函数，以便于扩展其功能。

开始使用 MetaYAML

要开始使用 MetaYAML，请先安装该库：

pip install git+https://github.com/romaricdrigon/MetaYAML.git

然后，您可以参考 来了解更多信息。

MetaYAML 提供了一种新的方式来结合 YAML 和 Python，让您的代码更加简洁、易于阅读和维护。如果您正在寻找一种简单而强大的工具来处理数据和自动化任务，那么 MetaYAML 完全值得您尝试。

MetaYamlA powerful schema validator!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MetaYaml