Python yaml文件读写

yaml相比json来说数据表示更加简洁，特别适合用来读取/更新配置文件，和json一样，也是一种数据串行化格式。json的序列化和反序列化可参考Python json文件读写，下面来介绍在Python中PyYAML库解析、保存yaml文件的方法。

目录

• YAML介绍
  • YAML和JSON差异
• yaml序列化
  • dump
  • dump_all
  • 保存到文件中
  • 序列化类实例
• yaml反序列化
  • load
  • load_all
  • 修改字段内容
  • 加载Python类实例

YAML介绍

YAML是YAML Ain't a Markup Language（YAML不是一种标记语言）的缩写，它其实也是一种标记语言（Yet Another Markup Language），但为了强调这种语言以数据作为中心，而不是以标记语言为重点，而用反向缩略语重命名。(维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/YAML)

YAML和JSON差异

1. YAML使用缩进表示层级关系，使用空格进行缩进，JSON使用大括号和方括号
2. YAML允许使用#注释，JSON不能
3. YAML的字符串可以使用单引号或者双引号，JSON必须使用双引号

YAML文档：

Arrays:
- 1
- 2
- 3
Dicts:
  '1': 1
  '2': 2
Numbers: 1
Strings: value

JSON文档：

{
    "Arrays": [
        1,
        2,
        3
    ],
    "Numbers": 1,
    "Strings": "value"
}

yaml序列化

Python 安装 PyYAML库

pip install pyyaml

dump

dump函数将Python对象序列化为一个YAML文档或者字符串。

import yaml
data1 = {'Numbers':1, 'Strings':"value", 'Arrays':[1,2,3], 'Dicts':{'1':1,'2':2}}
data = yaml.dump(data1, explicit_start=True)
print(data)
print(type(data))

执行结果：

---
Arrays:
- 1
- 2
- 3
Dicts:
  '1': 1
  '2': 2
Numbers: 1
Strings: value

<class 'str'>

dump_all

序列化多组对象，yaml文件中的多组数据用---分隔。

data2 = [1,2,3]
print(yaml.dump_all([data1,data2], explicit_start=True))

执行结果：

---
Arrays:
- 1
- 2
- 3
Dicts:
  '1': 1
  '2': 2
Numbers: 1
Strings: value
---
- 1
- 2
- 3

保存到文件中

可以将序列化数据保存到文件中。

with open("data1.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
    yaml.dump(data1,f,allow_unicode=True)

序列化类实例

和json一样，也可以序列化类实例。

class Person(yaml.YAMLObject):
  yaml_tag = u'!Person'
  def __init__(self, name, height):
    self.name = name
    self.height = height

  def __repr__(self):
    return f"{self.name}‘s height is {self.height}cm"

p = Person(name='zhangsan', height=175)
print(p)
print(yaml.dump(p))
with open("data2.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
    yaml.dump(p,f,allow_unicode=True)

执行结果：

zhangsan‘s height is 175cm
!Person
height: 175
name: zhangsan

yaml反序列化

主要有load、safe_load、load_all和safe_load_all4种方法，safe_load()方法只识别标准的YAML标签，防止不信任的对象输入。

load

支持任意类型的python对象，

datas = '{"Numbers":1, "Strings":"value", "Arrays":[1,2,3]}'
# data = yaml.safe_load(datas)
data = yaml.load(datas)
print(data)
print(type(data))

执行结果：

{'Numbers': 1, 'Strings': 'value', 'Arrays': [1, 2, 3]}
<class 'dict'>

load_all

加载多组序列化yaml数据

with open("data1.yaml", encoding="utf-8") as f:
    datas = yaml.load_all(f)
    print(datas)
    for data in datas:
        print(data)
        print(type(data))

执行结果：

<generator object load_all at 0x000001D8AE697CC8>
{'Arrays': [1, 2, 3], 'Dicts': {'1': 1, '2': 2}, 'Numbers': 1, 'Strings': 'value'}
<class 'dict'>

修改字段内容

import yaml

with open("data1.yaml", encoding="utf-8") as f:
    # data = yaml.safe_load(f)
    data = yaml.load(f)
    data['Arrays'].append(4)
    data['Strings'] = 'hello'
    # data.update({data['Strings']:hello})
    print(data)

with open("data1.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
    yaml.dump(data,f,allow_unicode=True)

执行结果：

{'Arrays': [1, 2, 3, 4], 'Dicts': {'1': 1, '2': 2}, 'Numbers': 1, 'Strings': 'hello'}

加载Python类实例

和json一样，也支持加载Python类的实例

import yaml

class Person(yaml.YAMLObject):
  yaml_tag = u'!Person'
  def __init__(self, name, height):
    self.name = name
    self.height = height

  def __repr__(self):
    return f"{self.name}‘s height is {self.height}cm"

with open("data2.yaml", encoding="utf-8") as f:
    p = yaml.load(f)
    print(p.name)

执行结果：

zhangsan

参考文档：
pyyaml官方文档：https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation

--THE END--

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