Python中Pyyaml模块的使用方法有哪些？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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 = {'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 = {'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：
为什么写入文件后的格式有的带1个“-”，有的带2个“-”？
为什么yaml文件读出来的的格式是List？
三、YAML的语法规则和数据结构
看完了以上4个简单的示例，现在就来总结下YAML语言的基本语法
YAML 基本语法规则如下：
1、大小写敏感
2、使用缩进表示层级关系
3、缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
4、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
5、# 表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样
6、列表里的项用"-"来代表，字典里的键值对用":"分隔
知道了语法规则，现在来回答下上面的2个问题：
1、带1个“-”表示不同的模块（单个数组或者字典），带2个“-”是因为数组中元素以“-”开始，加上表示不同模块的那一个“-”，呈现出来就是2个“-”
2、因为yaml文件中包含多个模块（多个数组或者字典），读取出来的是这些模块的一个集合
3、有且只有当yaml文件中只有1个字典时，读取出来的数据的类型也是字典
YAML 支持的数据结构有3种：
1、对象：键值对的集合
2、数组：一组按次序排列的值，序列（sequence） 或 列表（list）
3、纯量（scalars）：单个的、不可再分的值，如：字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期
支持数据示例：
yaml_test_data.yaml的内容：
str: "Big River" #字符串 int: 1548 #整数 float: 3.14 #浮点数 boolean: true #布尔值 None: null # 也可以用 ~ 号来表示 null time: '2019-11-20T08:47:46.576701+00:00' # 时间，ISO8601 date: 2019-11-20 16:47:46.576702 # 日期
操作代码：
import yaml
import datetime
import pytz
yaml_data = {
"str": "Big River",
"int": 1548,
"float": 3.14,
'boolean': True,
"None": None,
'time': datetime.datetime.now(tz=pytz.timezone('UTC')).isoformat(),
'date': datetime.datetime.today()
}
with open('./yaml_test', 'w') as f:
y = yaml.dump(yaml_data, f)
print(y)
with open('./yaml_test', 'r') as r:
y1 = yaml.load(r, Loader=yaml.SafeLoader)
print(y1)控制台输出：
其他语法规则
1、如果字符串没有空格或特殊字符，不需要加引号，但如果其中有空格或特殊字符，就需要加引号了
2、引用
& 和 * 用于引用
name: &name SKP tester: *name
运行结果：
{'name': 'SKP', 'tester': 'SKP'}
3、强制转换
用 !! 实现
str: !!str 3.14 int: !!int "123"
运行结果：
{'int': 123, 'str': '3.14'}
4、分段
在同一个yaml文件中，可以用“—”3个“-”来分段，这样可以将多个文档写在一个文件中
举例见上述load_all()示例
四、python对象生成yaml文档
1、yaml.dump()方法
import yaml
import os
def generate_yaml_doc(yaml_file):
py_object = {'school': 'zhu',
'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)
"""结果
school: zhu
students:
- a
- b
"""2、使用ruamel模块中的yaml方法生成标准的yaml文档
import os
from ruamel import yaml # pip3 install ruamel.yaml
def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file):
py_object = {'school': 'zhu',
'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)
"""结果
school: zhu
students:
- a
- b
"""使用ruamel模块中的yaml方法读取yaml文档（用法与单独import yaml模块一致）
import os
from ruamel import yaml
def get_yaml_data_ruamel(yaml_file):
file = open(yaml_file, 'r', encoding='utf-8')
data = yaml.load(file, Loader=yaml.Loader)
file.close()
print(data)
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "generate.yaml")
get_yaml_data_ruamel(yaml_path)看完上述内容，你们掌握Python中Pyyaml模块的使用方法有哪些的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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