详解Python中Pyyaml模块的使用

一、YAML是什么

YAML是专门用来写配置文件的语言，远比JSON格式方便。

YAML语言的设计目标，就是方便人类读写。

YAML是一种比XML和JSON更轻的文件格式，也更简单更强大，它可以通过缩进来表示结构，是不是听起来就和Python很搭？

顾名思义，用语言编写的文件就可以称之为YAML文件。PyYaml是Python的一个专门针对YAML文件操作的模块，使用起来非常简单

安装 pip install pyyaml  # 如果是py2，使用 pip install yaml

二、PyYaml的简单使用

使用起来非常简单，就像json、pickle一样，load、dump就足够我们使用了。

load()示例：返回一个对象

import yaml

yaml_str = """
name: 一条大河
age: 1956
job: Singer
"""

y = yaml.load(yaml_str, Loader=yaml.SafeLoader)
print(y)

运行结果：

{'name': '一条大河', 'age': 1956, 'job': 'Singer'}

load_all()示例：生成一个迭代器

如果string或文件包含几块yaml文档，可以使用yaml.load_all来解析全部的文档。

yaml_test.yaml文件内容：

---
name: qiyu
age: 20岁
---
name: qingqing
age: 19岁

操作yaml文件的test.py文件如下：

import yaml

with open("./yaml_test", 'r', encoding='utf-8') as ymlfile:
  cfg = yaml.load_all(ymlfile, Loader=yaml.SafeLoader)
  for data in cfg:
    print(data)

运行结果：

{'name': 'qiyu', 'age': '20岁'}
{'name': 'qingqing', 'age': '19岁'}

dump()示例：将一个python对象生成为yaml文档

import yaml

json_data = http://www.cppcns.com/jiaoben/python/{'name': '一条大河',
       'age': 1956,
       'job': ['Singer','Dancer']}

y = yaml.dump(json_data, default_flow_style=False).encode('utf-8').decode('unicode_escape')
print(y)

运行结果：

age: 1956
job:
- Singer
- Dancer
name: "一条大河"

使用dump()传入参数，可以直接把内容写入到yaml文件：

import yaml

json_data = http://www.cppcns.com/jiaoben/python/{'name': '一条大河',
       'age': 1956,
       'job': ['Singer', 'Dancer']}
with open('./yaml_write.yaml', 'w') as f:
  y = yaml.dump(json_data, f)
  print(y)

写入内容后的yaml_write.yaml：

yaml.dump_all()示例：将多个段输出到一个文件中

import yaml

obj1 = {"name": "river", "age": 2019}
obj2 = ["Lily", 1956]
obj3 = {"gang": "ben", "age": 1963}
obj4 = ["Zhuqiyu", 1994]

with open('./yaml_write_all.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f:
  y = yaml.dump([obj1, obj2, obj3, obj4], f)
  print(y)

with open('./yaml_write_all.yaml', 'r') as r:
  y1 = yaml.load(r, Loader=yaml.SafeLoader)
  print(y1)

写入内容后的yaml_write_all.yaml：