Python实现解析yaml配置文件的示例详解

更新时间：2022年09月18日 08:16:04 作者：古明地觉

在开发过程中，配置文件是少不了的，而且配置文件是有专门的格式的，比如：ini，yaml，toml等等。本文带大家来看看Python如何解析yaml文件，它的表达能力相比 ini 更加的强大，需要的可以参考一下

楔子

前面我们介绍了 ini 格式的配置文件，本次来看看 yaml，它的表达能力相比 ini 更加的强大。yaml 文件以 .yml 结尾，在介绍它的语法结构之前我们先来看看 yaml 的一些基本规则。

大小写敏感；
使用缩进表示层级关系，并且缩进只能用空格、不可以使用 tab 键。缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可；
# 表示注释，# 到行尾的所有字符都会被忽略；

yaml 支持的数据结构有以下三种：

字典：键值对的集合；
数组：多个元素组成的集合；
标量：单个、不可分割的值；

Python 解析 yaml 则是通过一个名为 pyyaml 的库，直接 pip install pyyaml 即可。

下面我们来介绍一下 yaml 的数据结构。

字典

类似于 Python 的字典，使用键值对表示：

name: satori
# 或者写成下面的形式
{name: satori}

Python 解析之后会是什么结果呢？

import yaml

config = """
name: satori
"""

# yaml.safe_load：只解析自己信任的输入
# yaml.unsafe_load：不检测输入的安全性
print(yaml.safe_load(config))
"""
{'name': 'satori'}
"""

config = """
{name: satori}
"""
print(yaml.safe_load(config))
"""
{'name': 'satori'}
"""

在 yaml 里面，字典的 value 也可以是一个字典：

info: {name: satori, address: 东方地灵殿}

Python 解析的结果如下：

import yaml

config = """
info: {name: satori, address: 东方地灵殿}
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{
  'info': {'name': 'satori', 
           'address': '东方地灵殿'}
}
"""

还是很简单的。

数组

一组连字符开头的行，构成一个数组。

- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
# - 后面要有空格
# 或者写成下面的形式
[古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]

Python 解析的结果如下：

import yaml

config = """
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']
"""

config = """
[古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']
"""

并且数组的子成员也可以是一个数组：

-
- 古明地觉
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙

Python 解析的结果如下：

import yaml

config = """
-
  - 古明地觉
  - 古明地恋
  - 雾雨魔理沙
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
[['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']]
"""

# 更简洁的写法
config = """
- [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
[['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']]
"""

显然数组也可以放在字典中：

# 缩进对应的空格数没有要求，但是必须一样
# 对于当前这个键值对而言也可以没有缩进
girl:
    - 古明地觉
    - 古明地恋
    - 雾雨魔理沙
# 或者下面这种形式
girl: [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]
# 或者下面这种形式
{girl: [古明地觉, 古明地恋, 雾雨魔理沙]}

Python 解析的结果如下：

import yaml

config = """
girl:
  - 古明地觉
  - 古明地恋
  - 雾雨魔理沙
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙']}
"""

# 注意：上面的 girl 对应的是数组
# 因为每个元素前面都有 -
# 但如果没有的话会发生什么？
config = """
girl:
    古明地觉
    古明地恋
    雾雨魔理沙
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{'girl': '古明地觉 古明地恋 雾雨魔理沙'}
"""
# 我们看到整体相当于是一个字符串
# 类似于 html，之间用一个空格代替
# 因此如果内容比较长，我们可以写成多行
# 但是注意：每一行前面必须有空格

然后是一个稍微复杂的例子：

import yaml

config = """
girl:
    # 会对应一个数组
    - 古明地觉
    - 古明地恋
    - 雾雨魔理沙
    
place1:
    # 虽然不是数组，但是内部是字典的形式
    # 所以会对应一个含有三个键值对的字典
    古明地觉: 东方地灵殿
    古明地恋: 东方地灵殿
    雾雨魔理沙: 魔法森林

place2:
  # 是数组，数组里面每个元素是一个字典
  - 古明地觉: 东方地灵殿
  - 古明地恋: 东方地灵殿
  - 雾雨魔理沙: 魔法森林
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{
    'girl': ['古明地觉', '古明地恋', '雾雨魔理沙'],
    'place1': {'古明地觉': '东方地灵殿', 
               '古明地恋': '东方地灵殿', 
               '雾雨魔理沙': '魔法森林'},
    'place2': [{'古明地觉': '东方地灵殿'}, 
               {'古明地恋': '东方地灵殿'}, 
               {'雾雨魔理沙': '魔法森林'}]
}
"""

place1 对应的是一个字典，place2 对应的是一个数组。

标量

标量属于最基本的、不可再分的值，比较简单，我们就全部都说了吧。

import yaml

config = """
int: 123
float: 3.14
bool:
    - true 
    - false
# 波浪号表示空    
NoneType: ~  
datetime: 2020-11-11 12:12:13

# 使用两个 ! 可以进行类型强转
# 不过几乎用不到 
cast:
    - !!str 123
    - !!str true  
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{
    'int': 123, 'float': 3.14,
    'bool': [True, False], 'NoneType': None,
    'datetime': datetime.datetime(2020, 11, 11, 12, 12, 13), 
    'cast': ['123', 'true']
}
"""

这里可能有人已经发现了，就是字符串不需要加引号，但如果里面有特殊字符怎么办？所以 yaml 是支持使用引号括起来的。

import yaml

config = """
name1: 古明地觉      a x   $ #  !!        
name2: "古明地觉      a x   $ #  !!"        
name3: '古明地觉      a x   $ #  !!'   
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{'name1': '古明地觉      a x   $', 
 'name2': '古明地觉      a x   $ #  !!', 
 'name3': '古明地觉      a x   $ #  !!'}
"""

对于 yaml 而言，字符串默认是从第一个不是空格的字符、匹配到最后一个不是空格的字符（如果遇到 # 直接停止）。因此如果 value 的前面或后面有空格的话，那么这些空格是不会显示的，或者当中有 #，那么 # 后面的内容也不会显示。

解决办法是使用单引号或双引号括起来，如果内部还有引号，那么需要输入两遍进行转义（如果内部的引号和外面括起来的引号相同的话）。

引用

对于 yaml 而言，还支持我们采用 & 和 * 进行引用，举个例子：

import yaml

config = """
# 多了一个 &db_info_ref
# 相当于起了个名字，叫 db_info_ref
db_info: &db_info_ref  
    host: 127.0.0.1
    port: 5432
    user: postgres
    password: 123456

deploy:
    os: Linux
    # 将内容直接扔到里面来  
    <<: *db_info_ref  
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
{
    'db_info': {'host': '127.0.0.1',
                'port': 5432,
                'user': 'postgres',
                'password': 123456},
    'deploy': {'host': '127.0.0.1',
               'port': 5432,
               'user': 'postgres',
               'password': 123456,
               'os': 'Linux'}
}
"""

& 用来建立锚点，<< 表示合并当前数据，* 表示用来引用锚点。还可以作用在数组中：

import yaml

config = """
- &name 古明地觉 
- 古明地恋
- 雾雨魔理沙
- *name
"""

print(yaml.safe_load(config))
"""
['古明地觉', '古明地恋', 
 '雾雨魔理沙', '古明地觉']
"""

生成 yaml 文件

既然能够读取 yaml 文件，那么自然也能生成 yaml 文件。

import yaml

data = {
    "girl": [
        {"name": "古明地觉", "age": 17, "place": "东方地灵殿"},
        {"name": "古明地恋", "age": 16, "place": "东方地灵殿"},
        {"name": "雾雨魔理沙", "age": 16, "place": "魔法森林"}
    ],
    "other": {
        "古明地觉": {"nickname": ["小五", "少女觉", "觉大人", "小五萝莉"],
                 "length": 155},
        "古明地恋": {"nickname": ["恋恋"], "length": 155},
        "雾雨魔理沙": {"nickname": ["摸你傻"], "length": 155}
    }
}

with open("cfg.yml", "w", encoding="utf-8") as f:
    yaml.dump(data, f, allow_unicode=True, indent=2)

然后我们看看生成的 yml 文件长什么样子。

我们来看 yml 文件，然后反推出相应的数据结构。首先整体是一个字典，里面有 girl 和 other 两个 key。其中 girl 对应一个数组，数组里面每个元素都是字典，这是符合预期的。

然后 other 对应一个字典，而且这个字典内部有三个键值对，key 分别是：古明地觉、古明地恋、雾雨魔理沙，各自对应的 value 又是一个字典（内部有 length、nickname 两个 key，length 对应整型、nickname 对应列表）。

最后再看一个本人之前项目中的 yml 文件，可以猜猜看解析出来长什么样子。

解析一下看看和你想的是不是一样的。

import yaml

with open(".gitlab-ci.yml", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = f.read()

data = yaml.safe_load(data)
print(data)
"""
{
    'stages': ['test'], 
    'cache': {'key': '${CI_COMMIT_REF_SLUG}', 
              'paths': ['.cache/pip']},
    'variables': {'PIP_CACHE_DIR': '$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip'},
    'test': {'stage': 'test', 
             'image': 'xxxxxxx/python:3.8.1-thanosclient-buster', 
             'only': ['branches', 'tags'],
             'services': ['mysql:5.7'],
             'variables': {'PROJECT': 'XXXXXX', 
                           'PIP_CACHE_DIR': '$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip',
                           'MARKETING_CONFIG': 'config/room/ci.cn-gz.toml',
                           'MYSQL_DATABASE': 'activity', 
                           'MYSQL_ROOT_PASSWORD': 'password',
                           'MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO': '1'}
             }
}
"""

结果应该不难想，毕竟 yaml 文件不是很复杂。

以上就是Python实现解析yaml配置文件的示例详解的详细内容，更多关于Python解析yaml配置文件的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

浅谈Python 参数与变量
这篇文章主要介绍了Python 参数与变量的的相关资料，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下
2020-06-06
深入了解Python中Requests库的使用
Requests是一个功能强大的Python HTTP库，用于发送HTTP请求，获取响应数据，本文主要来和大家聊聊它的用法，需要的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
2023-07-07
python中创建和修改yaml文件的方法
YAML 是 "YAML Ain’t a Markup Language"的递归缩写,yaml简洁美观,是一种常用的标记语言,可以用来表达多种数据结构和配置文件,本文给大家介绍python中如何创建和修改yaml文件,感兴趣的朋友一起看看吧
2023-11-11
Django Web开发中django-debug-toolbar的配置以及使用
正在发愁怎么调试Django，就遇到了Django Debug Toolbar这个利器。下面这篇文章主要给大家介绍了关于django web开发中django-debug-toolbar的配置以及使用的相关资料，文中通过图文及示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考下
2018-05-05
详解Tensorflow数据读取有三种方式（next_batch）
本篇文章主要介绍了Tensorflow数据读取有三种方式（next_batch），小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2018-02-02
深入理解python协程
协程又称为微线程，协程是一种用户态的轻量级线程，它是实现多任务的另一种方式，只不过是比线程更小的执行单元。因为它自带CPU的上下文，这样只要在合适的时机，我们可以把一个协程切换到另一个协程
2021-06-06
Python Flask框架开发之运用SocketIO实现WebSSH方法详解
Socket.IO本是一个面向实时web应用的JavaScript库，现在已成为拥有众多语言支持的Web即时通讯应用的框架。这篇文章主要介绍了Python 运用SocketIO实现WebSSH方法
2022-10-10
关于Python 多重继承时metaclass conflict问题解决与原理探究
这篇文章主要介绍了Python 多重继承时metaclass conflict问题解决与原理探究 ,需要的朋友可以参考下
2022-10-10
Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程
为了提高运行速度，我们一般会采用多进程的方式。而常见的方案对于普通python玩家来说都不是特别友好，怎样才能算作一个友好的并行处理方案？本文就来和大家讲讲pandarallel的使用
2022-09-09
python基础教程项目二之画幅好画
这篇文章主要为大家详细介绍了python基础教程项目二之画幅好画，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-04-04