如何在Python中解析YAML文件?
当前回答
使用Python 2+3(和unicode)读写YAML文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
import io
# Define data
data = {
'a list': [
1,
42,
3.141,
1337,
'help',
u'€'
],
'a string': 'bla',
'another dict': {
'foo': 'bar',
'key': 'value',
'the answer': 42
}
}
# Write YAML file
with io.open('data.yaml', 'w', encoding='utf8') as outfile:
yaml.dump(data, outfile, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
# Read YAML file
with open("data.yaml", 'r') as stream:
data_loaded = yaml.safe_load(stream)
print(data == data_loaded)
创建YAML文件
a list:
- 1
- 42
- 3.141
- 1337
- help
- €
a string: bla
another dict:
foo: bar
key: value
the answer: 42
常见的文件结尾
.yml 和 .yaml
选择
CSV: Super simple format (read & write) JSON: Nice for writing human-readable data; VERY commonly used (read & write) YAML: YAML is a superset of JSON, but easier to read (read & write, comparison of JSON and YAML) pickle: A Python serialization format (read & write) ⚠️ Using pickle with files from 3rd parties poses an uncontrollable arbitrary code execution risk. MessagePack (Python package): More compact representation (read & write) HDF5 (Python package): Nice for matrices (read & write) XML: exists too *sigh* (read & write)
对于您的应用程序,以下内容可能很重要:
其他编程语言的支持 读写能力 紧凑性(文件大小)
请参见:数据序列化格式的比较
如果您正在寻找一种创建配置文件的方法,您可能想要阅读我的简短文章Python中的配置文件
其他回答
#!/usr/bin/env python
import sys
import yaml
def main(argv):
with open(argv[0]) as stream:
try:
#print(yaml.load(stream))
return 0
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)
return 1
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main(sys.argv[1:]))
像这样访问YAML文件中列表的任何元素:
global:
registry:
url: dtr-:5000/
repoPath:
dbConnectionString: jdbc:oracle:thin:@x.x.x.x:1521:abcd
您可以使用以下python脚本:
import yaml
with open("/some/path/to/yaml.file", 'r') as f:
valuesYaml = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
print(valuesYaml['global']['dbConnectionString'])
首先使用pip3安装pyyaml。
然后导入yaml模块并将文件加载到名为'my_dict'的字典中:
import yaml
with open('filename.yaml') as f:
my_dict = yaml.safe_load(f)
这就是你所需要的。现在整个yaml文件都在'my_dict'字典中。
如果你的YAML符合YAML 1.2规范(2009年发布),那么你应该使用ruamel。yaml(免责声明:我是该包的作者)。 它本质上是PyYAML的超集,它支持大部分YAML 1.1(从2005年开始)。
如果您希望在往返时能够保留注释,那么当然应该使用ruame .yaml。
升级@Jon的例子很简单:
import ruamel.yaml as yaml
with open("example.yaml") as stream:
try:
print(yaml.safe_load(stream))
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)
使用safe_load(),除非你真的完全控制输入,需要它(很少情况下)并且知道你在做什么。
如果你正在使用pathlib路径来操作文件,你最好使用新的API ruamel。yaml提供:
from ruamel.yaml import YAML
from pathlib import Path
path = Path('example.yaml')
yaml = YAML(typ='safe')
data = yaml.load(path)
我用ruame .yaml。详情和辩论在这里。
from ruamel import yaml
with open(filename, 'r') as fp:
read_data = yaml.load(fp)
ruamel的用法yaml兼容(一些简单的可解决的问题)PyYAML的旧用法,正如我提供的链接中所述,使用
from ruamel import yaml
而不是
import yaml
它会解决你的大部分问题。
编辑:PyYAML并没有死,只是在另一个地方维护了它。
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