问题：如何在Python中解析YAML文件
如何在Python中解析YAML文件？
回答 0
不依赖C标头的最简单，最纯净的方法是PyYaml（文档），可以通过pip install pyyaml以下方式安装：
#!/usr/bin/env python
import yaml
with open("example.yaml", 'r') as stream:
try:
print(yaml.safe_load(stream))
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)
就是这样。一个普通的yaml.load()函数也存在，但是yaml.safe_load()除非您明确需要提供的任意对象序列化/反序列化，以避免引入执行任意代码的可能性，否则应始终首选该函数。
请注意，PyYaml项目支持YAML 1.1规范之前的版本。如果需要YAML 1.2规范支持，请参见ruamel.yaml，如本答案中所述。
回答 1
使用Python 2 + 3（和Unicode）读写YAML文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
import io
# Define data
data = {
'a list': [
1,
42,
3.141,
1337,
'help',
u'€'
],
'a string': 'bla',
'another dict': {
'foo': 'bar',
'key': 'value',
'the answer': 42
}
}
# Write YAML file
with io.open('data.yaml', 'w', encoding='utf8') as outfile:
yaml.dump(data, outfile, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
# Read YAML file
with open("data.yaml", 'r') as stream:
data_loaded = yaml.safe_load(stream)
print(data == data_loaded)创建的YAML文件
a list:
- 1
- 42
- 3.141
- 1337
- help
- €
a string: bla
another dict:
foo: bar
key: value
the answer: 42通用文件结尾
.yml 和 .yaml
备择方案
- CSV：超简单格式（读写）
- JSON：非常适合编写人类可读的数据；非常常用（读和写）
- YAML：YAML是JSON的超集，但更易于阅读（读写，JSON和YAML的比较）
- pickle：Python序列化格式（读写）
- MessagePack（Python软件包）：更紧凑的表示形式（读和写）
- HDF5（Python程序包）：适用于矩阵（读写）
- XML：存在太多*叹息*（读与写）
对于您的应用程序，以下内容可能很重要：
- 其他编程语言的支持
- 阅读/写作表现
- 紧凑度（文件大小）
另请参阅：数据序列化格式的比较
如果您想寻找一种制作配置文件的方法，则可能需要阅读我的短文《Python中的配置文件》。
回答 2
如果您具有符合YAML 1.2规范（2009年发布）的YAML，则应使用ruamel.yaml（免责声明：我是该软件包的作者）。它本质上是PyYAML的超集，它支持大多数YAML 1.1（自2005年起）。
如果希望在往返时保留您的注释，则当然应该使用ruamel.yaml。
升级@Jon的示例很容易：
import ruamel.yaml as yaml
with open("example.yaml") as stream:
try:
print(yaml.safe_load(stream))
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)safe_load()除非您真的完全控制了输入，否则就使用它（很少），并且知道您在做什么。
如果您使用pathlib Path来处理文件，则最好使用新的ruamel.yaml API：
from ruamel.yaml import YAML
from pathlib import Path
path = Path('example.yaml')
yaml = YAML(typ='safe')
data = yaml.load(path)回答 3
首先使用pip3安装pyyaml。
然后导入yaml模块并将文件加载到名为“ my_dict”的字典中：
import yaml
with open('filename.yaml') as f:
my_dict = yaml.safe_load(f)这就是您所需要的。现在，整个yaml文件都在“ my_dict”字典中。
回答 4
例：
defaults.yaml
url: https://www.google.com环境
from ruamel import yaml
data = yaml.safe_load(open('defaults.yaml'))
data['url']回答 5
我使用ruamel.yaml。详情和辩论在这里。
from ruamel import yaml
with open(filename, 'r') as fp:
read_data = yaml.load(fp)用法ruamel.yaml是PyYAML的旧惯例兼容（有一些简单的可解决的问题），并因为它是在链接说明我公司提供，使用
from ruamel import yaml代替
import yaml它将解决您的大多数问题。
编辑：事实证明PyYAML并没有死，它只是保存在另一个地方。
回答 6
#!/usr/bin/env python
import sys
import yaml
def main(argv):
with open(argv[0]) as stream:
try:
#print(yaml.load(stream))
return 0
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)
return 1
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main(sys.argv[1:]))