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

我曾经使用python将yaml转换为json，并在jq中进行处理。

python -c "import yaml; import json; from pathlib import Path; print(json.dumps(yaml.safe_load(Path('file.yml').read_text())))" | jq '.'

下面是一个bash-only解析器，利用sed和awk来解析简单的yaml文件:

function parse_yaml {
   local prefix=$2
   local s='[[:space:]]*' w='[a-zA-Z0-9_]*' fs=$(echo @|tr @ '\034')
   sed -ne "s|^\($s\):|\1|" \
        -e "s|^\($s\)\($w\)$s:$s[\"']\(.*\)[\"']$s\$|\1$fs\2$fs\3|p" \
        -e "s|^\($s\)\($w\)$s:$s\(.*\)$s\$|\1$fs\2$fs\3|p"  $1 |
   awk -F$fs '{
      indent = length($1)/2;
      vname[indent] = $2;
      for (i in vname) {if (i > indent) {delete vname[i]}}
      if (length($3) > 0) {
         vn=""; for (i=0; i<indent; i++) {vn=(vn)(vname[i])("_")}
         printf("%s%s%s=\"%s\"\n", "'$prefix'",vn, $2, $3);
      }
   }'
}

它可以理解以下文件:

## global definitions
global:
  debug: yes
  verbose: no
  debugging:
    detailed: no
    header: "debugging started"

## output
output:
   file: "yes"

在解析时使用:

parse_yaml sample.yml

将输出:

global_debug="yes"
global_verbose="no"
global_debugging_detailed="no"
global_debugging_header="debugging started"
output_file="yes"

它也理解由ruby生成的yaml文件，其中可能包含ruby符号，例如:

---
:global:
  :debug: 'yes'
  :verbose: 'no'
  :debugging:
    :detailed: 'no'
    :header: debugging started
  :output: 'yes'

并将输出与前一个示例相同的结果。

脚本中的典型用法是:

eval $(parse_yaml sample.yml)

Parse_yaml接受一个前缀参数，这样导入的所有设置都有一个公共前缀(这将减少名称空间冲突的风险)。

parse_yaml sample.yml "CONF_"

收益率:

CONF_global_debug="yes"
CONF_global_verbose="no"
CONF_global_debugging_detailed="no"
CONF_global_debugging_header="debugging started"
CONF_output_file="yes"

注意，之前文件中的设置可以被后面的设置引用:

## global definitions
global:
  debug: yes
  verbose: no
  debugging:
    detailed: no
    header: "debugging started"

## output
output:
   debug: $global_debug

另一个很好的用法是先解析默认文件，然后解析用户设置，这是可行的，因为后一个设置会覆盖第一个设置:

eval $(parse_yaml defaults.yml)
eval $(parse_yaml project.yml)

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

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。