国产成人精品久久免费动漫-国产成人精品天堂-国产成人精品区在线观看-国产成人精品日本-a级毛片无码免费真人-a级毛片毛片免费观看久潮喷

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

詳解Python yaml模塊

瀏覽:3日期:2022-07-10 10:47:07

一、yaml文件介紹

yaml是一個專門用來寫配置文件的語言。

1. yaml文件規則

區分大小寫; 使用縮進表示層級關系; 使用空格鍵縮進,而非Tab鍵縮進 縮進的空格數目不固定,只需要相同層級的元素左側對齊; 文件中的字符串不需要使用引號標注,但若字符串包含有特殊字符則需用引號標注; 注釋標識為#

2. yaml文件數據結構

對象:鍵值對的集合(簡稱 '映射或字典')

鍵值對用冒號 “:” 結構表示,冒號與值之間需用空格分隔

數組:一組按序排列的值(簡稱 '序列或列表')

數組前加有 “-” 符號,符號與值之間需用空格分隔

純量(scalars):單個的、不可再分的值(如:字符串、bool值、整數、浮點數、時間、日期、null等)

None值可用null可 ~ 表示

二、python中讀取yaml配置文件

1. 前提條件

python中讀取yaml文件前需要安裝pyyaml和導入yaml模塊:

使用yaml需要安裝的模塊為pyyaml(pip3 install pyyaml); 導入的模塊為yaml(import yaml)

2. 讀取yaml文件數據

python通過open方式讀取文件數據,再通過load函數將數據轉化為列表或字典;

import yamlimport osdef get_yaml_data(yaml_file): # 打開yaml文件 print('***獲取yaml文件數據***') file = open(yaml_file, ’r’, encoding='utf-8') file_data = file.read() file.close() print(file_data) print('類型:', type(file_data)) # 將字符串轉化為字典或列表 print('***轉化yaml數據為字典或列表***') data = yaml.load(file_data) print(data) print('類型:', type(data)) return datacurrent_path = os.path.abspath('.')yaml_path = os.path.join(current_path, 'config.yaml')get_yaml_data(yaml_path)'''***獲取yaml文件數據***# yaml鍵值對:即python中字典usr: mypsw: 123455類型:<class ’str’>***轉化yaml數據為字典或列表***{’usr’: ’my’, ’psw’: 123455}類型:<class ’dict’>'''

3. yaml文件數據為鍵值對

(1)yaml文件中內容為鍵值對:

# yaml鍵值對:即python中字典usr: mypsw: 123455s: ' abcn'

python解析yaml文件后獲取的數據:

{’usr’: ’my’, ’psw’: 123455, ’s’: ’ abcn’}

(2)yaml文件中內容為“鍵值對’嵌套'鍵值對'

# yaml鍵值對嵌套:即python中字典嵌套字典usr1: name: a psw: 123usr2: name: b psw: 456

python解析yaml文件后獲取的數據:

{’usr1’: {’name’: ’a’, ’psw’: 123}, ’usr2’: {’name’: ’b’, ’psw’: 456}}

(3)yaml文件中“鍵值對”中嵌套“數組”

python解析yaml文件后獲取的數據:

# yaml鍵值對中嵌套數組usr3: - a - b - cusr4: - b

python解析yaml文件后獲取的數據:

{’usr3’: [’a’, ’b’, ’c’], ’usr4’: [’b’]}

4. yaml文件數據為數組

(1)yaml文件中內容為數組

# yaml數組- a- b- 5

python解析yaml文件后獲取的數據:

[’a’, ’b’, 5]

(2)yaml文件“數組”中嵌套“鍵值對”

# yaml'數組'中嵌套'鍵值對'- usr1: aaa- psw1: 111 usr2: bbb psw2: 222

python解析yaml文件后獲取的數據:

[{’usr1’: ’aaa’}, {’psw1’: 111, ’usr2’: ’bbb’, ’psw2’: 222}]

5. yaml文件中基本數據類型:

# 純量s_val: name # 字符串:{’s_val’: ’name’}spec_s_val: 'namen' # 特殊字符串:{’spec_s_val’: ’namen’num_val: 31.14 # 數字:{’num_val’: 31.14}bol_val: true # 布爾值:{’bol_val’: True}nul_val: null # null值:{’nul_val’: None}nul_val1: ~ # null值:{’nul_val1’: None}time_val: 2018-03-01t11:33:22.55-06:00 # 時間值:{’time_val’: datetime.datetime(2018, 3, 1, 17, 33, 22, 550000)}date_val: 2019-01-10 # 日期值:{’date_val’: datetime.date(2019, 1, 10)}

6. yaml文件中引用

yaml文件中內容

animal3: &animal3 fishtest: *animal3

python讀取的數據

{’animal3’: ’fish’, ’test’: ’fish’}

三、python中讀取多個yaml文檔

1. 多個文檔在一個yaml文件,使用 --- 分隔方式來分段

如:yaml文件中數據

# 分段yaml文件中多個文檔---animal1: dogage: 2---animal2: catage: 3

2. python腳本讀取一個yaml文件中多個文檔方法

python獲取yaml數據時需使用load_all函數來解析全部的文檔,再從中讀取對象中的數據

# yaml文件中含有多個文檔時,分別獲取文檔中數據def get_yaml_load_all(yaml_file): # 打開yaml文件 file = open(yaml_file, ’r’, encoding='utf-8') file_data = file.read() file.close() all_data = yaml.load_all(file_data) for data in all_data: print(data)current_path = os.path.abspath('.')yaml_path = os.path.join(current_path, 'config.yaml')get_yaml_load_all(yaml_path)'''結果{’animal1’: ’dog’, ’age’: 2}{’animal2’: ’cat’, ’age’: 3}'''

四、python對象生成yaml文檔

1. 直接導入yaml(即import yaml)生成的yaml文檔

通過yaml.dump()方法不會將列表或字典數據進行轉化yaml標準模式,只會將數據生成到yaml文檔中

# 將python對象生成yaml文檔import yamldef generate_yaml_doc(yaml_file): py_object = {’school’: ’zhang’, ’students’: [’a’, ’b’]} file = open(yaml_file, ’w’, encoding=’utf-8’) yaml.dump(py_object, file) file.close()current_path = os.path.abspath('.')yaml_path = os.path.join(current_path, 'generate.yaml')generate_yaml_doc(yaml_path)'''結果school: zhangstudents: [a, b]'''

2. 使用ruamel模塊中的yaml方法生成標準的yaml文檔

(1)使用ruamel模塊中yaml前提條件

使用yaml需要安裝的模塊:ruamel.yaml(pip3 install ruamel.yaml); 導入的模塊:from ruamel import yaml

(2)ruamel模塊生成yaml文檔

def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file): from ruamel import yaml py_object = {’school’: ’zhang’, ’students’: [’a’, ’b’]} file = open(yaml_file, ’w’, encoding=’utf-8’) yaml.dump(py_object, file, Dumper=yaml.RoundTripDumper) file.close()current_path = os.path.abspath('.')yaml_path = os.path.join(current_path, 'generate.yaml')generate_yaml_doc_ruamel(yaml_path)'''結果school: zhangstudents:- a- b'''

(3)ruamel模塊讀取yaml文檔

# 通過from ruamel import yaml讀取yaml文件def get_yaml_data_ruamel(yaml_file): from ruamel import yaml file = open(yaml_file, ’r’, encoding=’utf-8’) data = yaml.load(file.read(), Loader=yaml.Loader) file.close() print(data)current_path = os.path.abspath('.')yaml_path = os.path.join(current_path, 'dict_config.yaml')get_yaml_data_ruamel(yaml_path)

以上就是詳解Python yaml模塊的詳細內容,更多關于Python yaml模塊的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
相關文章:
主站蜘蛛池模板: 一区二区三区免费在线视频 | 亚洲综合国产一区二区三区 | 天堂8中文在线最新版在线 天堂8资源8在线 | 久久国内精品自在自线400部o | 国产在线观a免费观看 | 欧美午夜视频在线 | 香港免费毛片 | 天天碰夜夜操 | 日本在线视频免费看 | 久久综合亚洲一区二区三区 | 精品久久久久久久 | 国产视频99| 国产自在自线午夜精品 | 亚洲清纯自偷自拍另类专区 | 日本久久99 | 2020黄网| 色内内免费视频播放 | 欧美人成毛片在线播放 | 欧美日韩一区二区在线观看 | 欧美一级高清免费播放 | 成人国产精品一区二区网站 | 手机看片自拍日韩日韩高清 | 玖玖在线国产精品 | 一区二区三区高清不卡 | 我要看欧美精品一级毛片 | 国产成人18黄网站免费 | 亚洲精品一区二区三区不卡 | 精品三级内地国产在线观看 | 久久免费精品 | 日本一级特黄a大片在线 | 国产午夜永久福利视频在线观看 | 久久99久久精品国产只有 | 2022久久免费精品国产72精品 | 欧美一区二区三区gg高清影视 | 青青热久久国产久精品秒播 | 美女一级毛片免费观看 | 国产爱啪啪| 亚洲www在线 | 亚洲一区 在线播放 | 狠狠色噜噜狠狠狠米奇9999 | 在线观看国产精成人品 |