python操作yaml说明

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python操作yaml说明

在Python中操作YAML文件，常用的库是`PyYAML`。`PyYAML`是一个Python模块，用于解析和生成YAML数据。以下是如何在Python中使用`PyYAML`来读取和写入YAML文件的基本示例。

安装PyYAML

首先，你需要安装`PyYAML`库。如果你还没有安装，可以通过pip来安装：

pip install PyYAML

读取YAML文件

import yaml

# 假设我们有一个名为example.yaml的文件
with open('example.yaml', 'r') as stream:
    try:
        data = yaml.safe_load(stream)
        print(data)
    except yaml.YAMLError as exc:
        print(exc)

`yaml.safe_load()`函数用于安全地加载YAML文件。它会返回一个Python字典（或其他类型的对象，取决于YAML文件的内容）。使用`safe_load`而不是`load`是因为`safe_load`限制了对Python对象类型的实例化，从而减少了执行恶意YAML代码的风险。

### 写入YAML文件

import yaml

data = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'married': True,
    'children': ['Jane Doe', 'Jim Doe'],
    'pets': None,
    'cars': [
        {'model': 'Audi A4', 'mpg': 25.5},
        {'model': 'Toyota Prius', 'mpg': 50.1}
    ]
}

with open('output.yaml', 'w') as outfile:
    yaml.dump(data, outfile, default_flow_style=False)

在这个例子中，我们创建了一个Python字典`data`，并使用`yaml.dump()`函数将其写入到名为`output.yaml`的文件中。`default_flow_style=False`参数用于控制输出的格式，使其更加人类可读（即，使用块样式而不是流样式）。

注意事项

- 当处理来自不受信任源的YAML文件时，始终使用`safe_load()`而不是`load()`，以防止潜在的安全风险。
- YAML的语法非常灵活，但它也可能因此变得难以预测。确保你熟悉YAML的语法，特别是当你期望从YAML文件中加载复杂的数据结构时。
- `PyYAML`支持许多高级特性，如自定义标签和表示器，这可以让你更灵活地处理YAML数据。然而，这些高级特性可能比较难以理解和使用，因此在大多数情况下，你可能只需要使用上面提到的基本功能。

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