Python使用yaml模块操作YAML文档的方法

目录
  • 1. YAML简介
  • 2. 语法规则
  • 3. 文件数据结构
  • 4. YAML数据格式示例
  • 5. 安装yaml库
  • 6. 读取YAML
    • 6.1 读取键值对或嵌套键值对
    • 6.2 读取数组类型
    • 6.3 多文档同在一份yaml文件中时的读取方法
    • 6.4 向YAML文档写入
    • 6.5 更新/修改 YAML文件内容
  • 7. 使用ruamel模块将数据转换为标准的yaml内容

1. YAML简介

YAML是可读性高,用来表达数据序列化格式的,专用于写配置文件的语言。YAML文件其实也是一种配置文件类型,后缀名是.yaml或.yml都可以。其以数据为中心,使用空白,缩进,分行组织数据,从而使得表示更加简洁。

2. 语法规则

  • 大小写敏感
  • 使用缩进表示层级关系
  • 使用空格键缩进,而非Tab键缩进
  • 缩进的空格数目不重要,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 #

3. 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、不可再份的值(如:字符串、bool值、整数、浮点数、时间、日期、null等)

None值可用null,也可用~表示

4. YAML数据格式示例

# 对象:yaml键值对;即Python中字典
user: 'admin'
pwd: 'admin@123'
site: "www.yaml.com"
# 解析后: {'user': 'admin', 'password': 'admin@123', 'site': 'www.yaml.com'}

# 2. 数组:yaml键值对中嵌套数组
user2:
 - a
 - b
 - c
user3:
 - d
# 解析后:{'user2':['a','b','c'],'user3':['d']}

# 3. 纯量
val_name: name      # 字符串: {'val_name': 'name'}
spec_val: "name\n" # 特殊字符串: {'spec_val': 'name\n'}
pi_val: 3.14        # 数字: {'pi_val': 3.14}
bol_val: true       # 布尔值: {'bol_val': true}
nul_val: null       # null值: {'nul_val': None}
nul_val: ~          # null值: {'nul_val': None}
time_val: 2023-02-03t22:33:22.33-03:00      # 时间值:{'time_val': datetime.datetime(2023, 2, 3, 22, 33, 22, 330000)}
date_val: 2024-01-01        # 日期值:{'date_val': datetime.date(2024, 1, 1)}

# 4. 引用
name: &name 白云
tester: *name
# 相当于
name: 白云
tester: 白云
# 解析后内容:{'name': '白云', 'tester': '白云'}

# 5. 强制转换
str: !!str 3.14
int: !!int "666"
# 输出: {'str': '3.14','int': 123}

5. 安装yaml库

pip install pyyaml

6. 读取YAML

6.1 读取键值对或嵌套键值对

yaml文件内容为:

user1:
 name: xm
 stu: 101
user2:
 name: xh
 stu: 102
user3:
 name: xl
 stu: 103

程序代码:

import yaml
import os
class ReadYAML(object):
    def read_yaml(self,yaml_file):
        with open(yaml_file,'r',encoding='utf-8') as f:
            file_data = f.read()
            print("file_data类型:",type(file_data))
            data = yaml.safe_load(file_data)
            print("data类型:",type(data))

        return data

if __name__ == "__main__":
    base_name = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    yaml_path = os.path.join(base_name,'test.yaml')
    ry = ReadYAML()
    res = ry.read_yaml(yaml_path)
    print(res)

输出结果:

file_data类型: <class 'str'>
data类型: <class 'dict'>
{'user1': {'name': 'xm', 'stu': 101}, 'user2': {'name': 'xh', 'stu': 102}, 'user3': {'name': 'xl', 'stu': 103}}

6.2 读取数组类型

yaml文件内容为:

class1:
 - stu1
 - stu2
 - stu3
class2:
 - stu2

程序代码:

import yaml
import os
class ReadArraysYAML(object):
    def read_yaml(self,yaml_file):
        with open(yaml_file,'r',encoding='utf-8') as f:
            file_data = f.read()
            # print("file_data类型:",type(file_data))
            data = yaml.safe_load(file_data)
            # print("data类型:",type(data))

        return data

if __name__ == "__main__":
    base_name = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    yaml_path = os.path.join(base_name,'arrays.yaml')
    ry = ReadArraysYAML()
    res = ry.read_yaml(yaml_path)
    print(res)

输出结果:

{'class1': ['stu1', 'stu2', 'stu3'], 'class2': ['stu2']}

6.3 多文档同在一份yaml文件中时的读取方法

yaml文件内容:

# 分段yaml文件中存在多个文档
---
animal1: dog
age: 1
---
animal2: cat
age: 2

程序代码:

"""
多文档同在一份yaml文件中时的读取方法(使用yaml.safe_load_all())
"""
import yaml
import os
def get_yaml_load_all(yaml_file):
    file = open(yaml_file,'r',encoding='utf-8')
    file_data = file.read()
    file.close()
    all_data = yaml.safe_load_all(file_data)
    for data in all_data:
        print(data)
if __name__ == "__main__":
    current_path = os.path.dirname(__file__)
    print(current_path)
    yaml_path = os.path.join(current_path,'muti.yaml')
    get_yaml_load_all(yaml_path)

输出结果:

d:\PyProject\YAML
{'animal1': 'dog', 'age': 1}
{'animal2': 'cat', 'age': 2}

6.4 向YAML文档写入

程序代码:

"""
使用yaml.dump()方法将列表或字典数据写入进已存在的yaml文档
"""
import yaml
import os
def generate_yaml_doc(yaml_file):
    py_object = {'school':'Fxxking U','student':['stu1','stu2']}
    file = open(yaml_file,'w',encoding='utf-8')
    yaml.safe_dump(py_object,file)
    file.close()
if __name__ == "__main__":
    current_path = os.path.dirname(__file__)
    print(current_path)
    yaml_path = os.path.join(current_path,'generateYAML.yaml')
    generate_yaml_doc(yaml_path)

写入后,YAML文档内容:

school: Fxxking U
student:
- stu1
- stu2

注:若想要以追加的形式写入,只需将open()中的’w’改为’a’即可

6.5 更新/修改 YAML文件内容

修改前YAML文件内容:

school: Fxxking U
student:
- stu1
- stu2

程序代码:

import yaml
import os
from readArraysYAML import ReadArraysYAML

def update_yaml(k,v,yaml_file):
    readY = ReadArraysYAML()
    old_data = readY.read_yaml(yaml_file)
    old_data[k] = v     # 修改读取的数据,如果k不存在则新增一组键值对
    with open(yaml_file,'w',encoding='utf-8') as f:
        yaml.safe_dump(old_data,f)

if __name__ == "__main__":
    current_path = os.path.dirname(__file__)
    yaml_path = os.path.join(current_path,'generateYAML.yaml')
    k = 'school'
    v = 'SZ U'
    update_yaml(k,v,yaml_path)

修改后,YAML文件内容:

school: SZ U
student:
- stu1
- stu2

7. 使用ruamel模块将数据转换为标准的yaml内容

安装ruamel库

pip install ruamel.yaml

程序代码:

from ruamel import yaml
import os
def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file):
    py_object = {'file_type':'ruamel_yaml','school':'Fxxking U','student':['c','d']}
    with open(yaml_file,'w',encoding='utf-8') as f:
        yaml.dump(py_object,f,Dumper=yaml.RoundTripDumper)
if __name__ == "__main__":
    current_path = os.path.dirname(__file__)
    yaml_path = os.path.join(current_path,'ruamelGenerateYAML.yaml')
    generate_yaml_doc_ruamel(yaml_path)
    print("写入成功!")

写入后,YAML文件内容:

file_type: ruamel_yaml
school: Fxxking U
student:
- c
- d

到此这篇关于Python使用yaml模块操作YAML文档的文章就介绍到这了,更多相关Python使用yaml模块内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • 详解Python中Pyyaml模块的使用

    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.PyYam

  • 详解Python yaml模块

    一.yaml文件介绍 yaml是一个专门用来写配置文件的语言. 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. 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 &qu

  • python中yaml配置文件模块的使用详解

    简述 和GNU一样,YAML是一个递归着说"不"的名字.不同的是,GNU对UNIX说不,YAML说不的对象是XML. YAML不是XML. 为什么不是XML呢?因为: YAML的可读性好. YAML和脚本语言的交互性好. YAML使用实现语言的数据类型. YAML有一个一致的信息模型. YAML易于实现. 上面5条也就是XML不足的地方.同时,YAML也有XML的下列优点: YAML可以基于流来处理: YAML表达能力强,扩展性好. 总之,YAML试图用一种比XML更敏捷的方式,来完成

  • Python使用pyyaml模块处理yaml数据

    pyyaml模块在python中用于处理yaml格式数据,主要使用yaml.safe_dump().yaml.safe_load()函数将python值和yaml格式数据相互转换.当然也存在yaml.dump().yaml.load()函数,同样能实现数据转换功能,只是官方不太推荐使用.官方给出的解释,因为yaml.safe_dump().yaml.safe_load() 能够: Resolve only basic YAML tags. This is known to be safe for

  • Python使用yaml模块操作YAML文档的方法

    目录 1. YAML简介 2. 语法规则 3. 文件数据结构 4. YAML数据格式示例 5. 安装yaml库 6. 读取YAML 6.1 读取键值对或嵌套键值对 6.2 读取数组类型 6.3 多文档同在一份yaml文件中时的读取方法 6.4 向YAML文档写入 6.5 更新/修改 YAML文件内容 7. 使用ruamel模块将数据转换为标准的yaml内容 1. YAML简介 YAML是可读性高,用来表达数据序列化格式的,专用于写配置文件的语言.YAML文件其实也是一种配置文件类型,后缀名是.y

  • Python使用xlrd模块操作Excel数据导入的方法

    本文实例讲述了Python使用xlrd模块操作Excel数据导入的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: xlrd是一个基于python的可以读取excel文件的产品.和pyExcelerator相比,xlrd的主要特点在于读的功能比较强大,提供了表单行数.列数.单元格数据类型等pyExcelrator无法提供的详细信息,使得开发人员无须了解表单的具体结构也能对表单中的数据进行正确的分析转换. 但是xlrd仅仅提供了读取excel文件的功能,不能像pyExcelrator那样生成excel文

  • python实现从web抓取文档的方法

    本文实例讲述了Python实现从Web的一个URL中抓取文档的方法,分享给大家供大家参考.具体方法分析如下: 实例代码如下: import urllib doc = urllib.urlopen("http://www.python.org").read() print doc#直接打印出网页 def reporthook(*a): print a #将http://www.renren.com网页保存到renre.html中, #每读取一个块调用一字reporthook函数 urll

  • Python操作word文档的示例详解

    目录 写在前面 创建一个文档 先实现第一步,写入一个标题 添加文字段落 列表的添加 图片的添加 表格添加 相关样式设置 页眉和页脚 写在前面 python-docx 不支持 doc 文档,一定要注意该点,如果使用 doc 文档,需要提前将其用 Word 相关软件转换为 docx 格式. doc 和 docx 是存在本质差异的,一个是二进制,另一个 XML 格式的文件. 模块的安装 pip install python-docx . 以下网址首先准备好 官方手册:https://python-do

  • Python pyinotify模块实现对文档的实时监控功能方法

    0x01 安装pyinotify >>> pip install pyinotify >>> import pyinotify 0x02 实现对文档的试试监控功能 这个功能类似与Ubuntu里的rail -f功能,在对目标文件进行修改时,脚本可以实时监控并将新的修改打印出来. import pyinotify import time import os class ProcessTransientFile(pyinotify.ProcessEvent): def pro

  • Python操作word文档插入图片和表格的实例演示

    前言 图片是Word的一种特殊内容,这篇文章主要介绍了关于Python操作word文档,向里面插入图片和表格的相关内容,下面话不多说了,来一起看看详细的代码 实例代码: # -*- coding: UTF8 -*- from docx import Document from docx.shared import Pt doc = Document() # 文件存储路径 path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\word文档\\" # 读取文

  • Python使用xlwt模块操作Excel的方法详解

    本文实例讲述了Python使用xlwt模块操作Excel的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 部分摘自官网文档. 该模块安装很简单 $ pip install xlwt 先来个简单的例子: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 # ============================================================================== # # Filename: demo.py # Description: exc

  • Python使用ConfigParser模块操作配置文件的方法

    本文实例讲述了Python使用ConfigParser模块操作配置文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.简介 用于生成和修改常见配置文档,当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser. 二.配置文件格式 [DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes [bitbucket.org] User = hg [topsecr

  • Python简单读写Xls格式文档的方法示例

    本文实例讲述了Python简单读写Xls格式文档的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 模块安装 使用pip install命令安装, 即: pip install xlrd pip install xlwt 如下图: 2. python 代码 import xlrd import xlwt import datetime def set_style(name,height,format,bold=False): style = xlwt.XFStyle() if format.stri

  • python利用xlsxwriter模块 操作 Excel

    xlsxwriter 简介 用于以 Excel 2007+ XLSX 文件格式编写文件,相较之下 PhpSpreadsheet 支持更多的格式读写. 优点 文本,数字和公式写入,速度很快,占用内存小 支持诸如格式设置,图像,图表,页面设置,自动过滤器,条件格式设置等功能 缺点 无法读取或修改现有的 Excel XLSX 文件 演示 其使用流程,与你使用 excel 流程一致,只不过将你主步骤分解成了一个个对象实例来操作,通过引用实现操作关联 import xlsxwriter # 1.创建工作簿

随机推荐