我的用例可能与这篇原始文章所要求的完全相同，也可能不完全相同，但它肯定是相似的。

我需要拉一些YAML作为bash变量。YAML的深度永远不会超过一层。

YAML看起来是这样的:

KEY:                value
ANOTHER_KEY:        another_value
OH_MY_SO_MANY_KEYS: yet_another_value
LAST_KEY:           last_value

输出如下:

KEY="value"
ANOTHER_KEY="another_value"
OH_MY_SO_MANY_KEYS="yet_another_value"
LAST_KEY="last_value"

我用这一行实现了输出:

sed -e 's/:[^:\/\/]/="/g;s/$/"/g;s/ *=/=/g' file.yaml > file.sh

s/:[^:\/\/]/="/g查找:并将其替换为="，同时忽略://(对于url) S /$/"/g将"附加到每一行的末尾 S / *=/=/g删除=前面的所有空格

如果你有python 2和PyYAML，你可以使用我写的这个解析器parse_yaml.py。它做的一些更整洁的事情是让您选择一个前缀(以防您有多个具有类似变量的文件)，并从yaml文件中选择一个值。

例如，如果你有这些yaml文件:

staging.yaml:

db:
    type: sqllite
    host: 127.0.0.1
    user: dev
    password: password123

prod.yaml:

db:
    type: postgres
    host: 10.0.50.100
    user: postgres
    password: password123

您可以加载两者而不会产生冲突。

$ eval $(python parse_yaml.py prod.yaml --prefix prod --cap)
$ eval $(python parse_yaml.py staging.yaml --prefix stg --cap)
$ echo $PROD_DB_HOST
10.0.50.100
$ echo $STG_DB_HOST
127.0.0.1

甚至可以选择你想要的值。

$ prod_user=$(python parse_yaml.py prod.yaml --get db_user)
$ prod_port=$(python parse_yaml.py prod.yaml --get db_port --default 5432)
$ echo prod_user
postgres
$ echo prod_port
5432

你也可以考虑使用Grunt (JavaScript任务运行器)。可以很容易地与shell集成。它支持读取YAML (grunt.file.readYAML)和JSON (grunt.file.readJSON)文件。

这可以通过在Gruntfile.js(或Gruntfile.coffee)中创建一个任务来实现，例如:

module.exports = function (grunt) {

    grunt.registerTask('foo', ['load_yml']);

    grunt.registerTask('load_yml', function () {
        var data = grunt.file.readYAML('foo.yml');
        Object.keys(data).forEach(function (g) {
          // ... switch (g) { case 'my_key':
        });
    });

};

然后在shell中简单地运行grunt foo(检查grunt—help是否有可用的任务)。

此外，你可以实现exec:foo任务(grunt-exec)与输入变量从你的任务(foo: {cmd: 'echo bar <%= foo %>'})为了打印输出在任何格式你想要的，然后管道到另一个命令。

还有一个类似于Grunt的工具，它叫做gulp，带有额外的插件gulp-yaml。

安装方法:npm Install——save-dev gulp-yaml

示例用法:

var yaml = require('gulp-yaml');

gulp.src('./src/*.yml')
  .pipe(yaml())
  .pipe(gulp.dest('./dist/'))

gulp.src('./src/*.yml')
  .pipe(yaml({ space: 2 }))
  .pipe(gulp.dest('./dist/'))

gulp.src('./src/*.yml')
  .pipe(yaml({ safe: true }))
  .pipe(gulp.dest('./dist/'))

要了解更多处理YAML格式的选项，请查看YAML网站上可用的项目、库和其他资源，这些资源可以帮助您解析该格式。

其他工具:

Jshon 解析、读取和创建JSON

使用Python的PyYAML或YAML::Perl等库最容易进行复杂的解析。

如果您希望将所有YAML值解析为bash值，请尝试此脚本。这也可以处理注释。参见下面的示例用法:

# pparse.py

import yaml
import sys
            
def parse_yaml(yml, name=''):
    if isinstance(yml, list):
        for data in yml:
            parse_yaml(data, name)
    elif isinstance(yml, dict):
        if (len(yml) == 1) and not isinstance(yml[list(yml.keys())[0]], list):
            print(str(name+'_'+list(yml.keys())[0]+'='+str(yml[list(yml.keys())[0]]))[1:])
        else:
            for key in yml:
                parse_yaml(yml[key], name+'_'+key)

            
if __name__=="__main__":
    yml = yaml.safe_load(open(sys.argv[1]))
    parse_yaml(yml)

test.yml

- folders:
  - temp_folder: datasets/outputs/tmp
  - keep_temp_folder: false

- MFA:
  - MFA: false
  - speaker_count: 1
  - G2P: 
    - G2P: true
    - G2P_model: models/MFA/G2P/english_g2p.zip
    - input_folder: datasets/outputs/Youtube/ljspeech/wavs
    - output_dictionary: datasets/outputs/Youtube/ljspeech/dictionary.dict
  - dictionary: datasets/outputs/Youtube/ljspeech/dictionary.dict
  - acoustic_model: models/MFA/acoustic/english.zip
  - temp_folder: datasets/outputs/tmp
  - jobs: 4
  - align:
    - config: configs/MFA/align.yaml
    - dataset: datasets/outputs/Youtube/ljspeech/wavs
    - output_folder: datasets/outputs/Youtube/ljspeech-aligned

- TTS:
  - output_folder: datasets/outputs/Youtube
  - preprocess:
    - preprocess: true
    - config: configs/TTS_preprocess.yaml # Default Config 
    - textgrid_folder: datasets/outputs/Youtube/ljspeech-aligned
    - output_duration_folder: datasets/outputs/Youtube/durations
    - sampling_rate: 44000 # Make sure sampling rate is same here as in preprocess config

需要YAML值的脚本:

yaml() {
    eval $(python pparse.py "$1")
}

yaml "test.yml"

# What python printed to bash:

folders_temp_folder=datasets/outputs/tmp
folders_keep_temp_folder=False
MFA_MFA=False
MFA_speaker_count=1
MFA_G2P_G2P=True
MFA_G2P_G2P_model=models/MFA/G2P/english_g2p.zip
MFA_G2P_input_folder=datasets/outputs/Youtube/ljspeech/wavs
MFA_G2P_output_dictionary=datasets/outputs/Youtube/ljspeech/dictionary.dict
MFA_dictionary=datasets/outputs/Youtube/ljspeech/dictionary.dict
MFA_acoustic_model=models/MFA/acoustic/english.zip
MFA_temp_folder=datasets/outputs/tmp
MFA_jobs=4
MFA_align_config=configs/MFA/align.yaml
MFA_align_dataset=datasets/outputs/Youtube/ljspeech/wavs
MFA_align_output_folder=datasets/outputs/Youtube/ljspeech-aligned
TTS_output_folder=datasets/outputs/Youtube
TTS_preprocess_preprocess=True
TTS_preprocess_config=configs/TTS_preprocess.yaml
TTS_preprocess_textgrid_folder=datasets/outputs/Youtube/ljspeech-aligned
TTS_preprocess_output_duration_folder=datasets/outputs/Youtube/durations
TTS_preprocess_sampling_rate=44000

使用bash访问变量:

echo "$TTS_preprocess_sampling_rate";
>>> 44000

很难说，因为这取决于您希望解析器从YAML文档中提取什么。对于简单的情况，你可以使用grep、cut、awk等。对于更复杂的解析，您需要使用成熟的解析库，如Python的PyYAML或YAML::Perl。

我知道这是非常具体的，但我认为我的回答可能对某些用户有帮助。 如果你的机器上安装了node和npm，你可以使用js-yaml。 首次安装:

npm i -g js-yaml
# or locally
npm i js-yaml

然后在bash脚本中

#!/bin/bash
js-yaml your-yaml-file.yml

如果你正在使用jq，你也可以这样做

#!/bin/bash
json="$(js-yaml your-yaml-file.yml)"
aproperty="$(jq '.apropery' <<< "$json")"
echo "$aproperty"

因为js-yaml将yaml文件转换为json字符串文字。然后，您可以在unix系统中的任何json解析器中使用该字符串。