1.PyYAML官方教程
2.如何使用 PIP 安装 Python 的源码 'yaml' 包
3.玩转PyYAML：让Python与YAML格式数据无缝对接
4.完美解决Pyhon json转yaml,yaml转json中文乱码实现文件存储
5.Python接口自动化之yaml配置文件
6.Python中PyYAML库的用法介绍
PyYAML官方教程
PyYAML是Python的一个YAML解析器和发射器。
安装
简单安装，安装从源代码安装，源码请下载源代码包PyYAML-5.1.tar.gz并进行解压。安装转到目录PyYAML-5.1，源码运行安装命令。安装仿秀场源码若需使用比纯Python版本快的源码LibYAML绑定，则需下载并安装 LibYAML。安装运行安装命令以使用基于LibYAML的源码解析器和发射器。注意，安装纯Python和基于LibYAML的源码解析器和发射器之间存在细微差异。
常见问题解答
未正确转储的安装词典没有嵌套集合。这是源码正确的输出，尽管嵌套映射的安装样式不同。默认情况下，源码PyYAML选择集合的样式，如果集合具有嵌套集合则为块样式，否则为流样式。若希望始终以块样式序列化集合，请将dump（）的参数default_flow_style设置为False。
Python 3支持从3.版本开始，PyYAML和LibYAML绑定为Python3提供完整支持。这是PyYAML API在Python 2和Python 3版本之间的差异的简短概述。
教程
从导入yaml包开始。加载YAML使用yaml.load或yaml.safe_load函数。yaml.load将YAML文档转换为Python对象。yaml.safe_load限制了构造任意Python对象的能力，仅允许简单的Python对象如整数或列表。python对象可以被标记为安全，以便被yaml.safe_load识别。导出YAML使用yaml.dump函数。挂机抽奖源码pyyaml支持多种关键字参数以指定发射器的格式细节。
Constructors, representers, resolvers
定义应用程序特定标签。最简单的方法是定义yaml.YAMLObject的子类。yaml.YAMLObject使用元类魔术注册Constructors和Representers。如果你不想使用元类，可以使用函数yaml.add_constructor和yaml.add_represent注册Constructors和Representers。例如，为Dice类添加一个Constructor和一个Representer。
YAML语法
YAML语法介绍在YAML规范的第2章。查看YAML cookbook，专注于Ruby实现，并使用旧的YAML1.0语法。在这里，将介绍最常见的YAML构造以及相应的Python对象。文档是零个或多个文档的集合。Block序列和Block映射分别由-和：表示。Flow集合语法与Python中列表和字典构造函数的语法相似。标量有5种样式：plain、单引号、双引号、literal和折叠。
Aliases别名
使用YAML表示任意图形结构的对象。需要从文档的不同部分引用同一对象时，使用锚点和别名。PyYAML现在完全支持递归对象。
Tags标签
用于表示YAML节点的类型。标准YAML标签定义于yaml.org/type/index.htm...。标签可能是隐含的或显式的。没有显式定义标记的plain标量受到隐式标记解析的约束。
YAML标记和Python类型
下表描述了如何将具有不同标记的gcc源码教程节点转换为Python对象。在Python 3中，str对象被转换为!!str标量、bytes对象被转换为!!binary标量。出于兼容性原因，标记!!python/str和!!python/unicode仍然受支持，并转换为str对象。为了表示静态Python对象，使用复杂的!!python/name标记。例如，函数yaml.dump表示为!python/name:yaml.dump。类似地，模块使用标记表示!python/module。
如何使用 PIP 安装 Python 的 'yaml' 包
学习安装Yaml包的步骤，以便在Linux、Windows或MacOS上使用PIP在Python3中使用。
Yaml是一种数据序列化语言，它代表"YAML不是标记语言"，与JSON相比，它提供了一种易于阅读的格式，常用于编写配置文件。如果您想在Python中使用YAML来创建文件，我们需要添加一个支持它的包，这样我们就可以解析、修改和生成Python应用程序中的YAML文件。
好消息是，我们可以使用PIP（一种流行的Python包管理器）轻松安装它。
第1步：检查Python版本
在计划安装任何包之前，您必须在Linux或其他系统上预先安装Python。要检查并确认已安装的Python版本，可以在终端中运行以下命令：
第2步：安装PIP（如果尚未安装）
一旦您确认系统上已安装Python，hbase master 源码我们需要的第二件事是它的包管理器，称为'PIP'。虽然Python 3可能已经安装在您的系统上，但可能没有安装PIP。
因此，请先运行以下命令检查：
如果运行上述命令后没有返回任何内容，则需要安装PIP。如果您使用的是Linux操作系统，请使用以下命令进行安装：
对于Debian或基于Ubuntu的系统：
对于基于RHEL的系统：
(可选) 此外，如果您使用虚拟环境来隔离Python项目，这也是一个好方法。您可以使用virtualenv或venv等工具创建虚拟环境，然后在该环境中安装WordCloud。
因此，希望设置虚拟环境的用户可以按照以下步骤操作，否则请继续下一步：
安装Virtualenv包：
创建并激活虚拟环境：
第3步：安装'pyyaml'包
一旦安装了PIP，我们可以使用它来安装'pyyaml'包。在终端中运行以下命令以安装'pyyaml'：
第4步：验证安装
安装完成后，您可以运行以下命令验证是否成功安装了'pyyaml'包：
如果没有返回任何错误消息，则表示包已成功安装。
第5步：开始使用'yaml'包
现在，您已经成功安装了'yaml'包，可以在Python脚本中使用它。首先，您需要导入'yaml'模块，然后可以使用它来解析、修改和生成YAML文件。
以下是一个示例代码，展示了如何使用'yaml'包加载和打印YAML文件的内容：
请确保将上述示例中的'example.yaml'替换为您自己的YAML文件的路径。
这只是excel代码源码使用'yaml'包的一个简单示例，您可以根据自己的需求使用更多功能。
希望这可以帮助您安装和使用'yaml'包。如果您有任何疑问，请随时提问！
玩转PyYAML：让Python与YAML格式数据无缝对接
在 Python 开发中，YAML格式的配置文件因其易读性而广受欢迎，PyYAML库则是实现Python与YAML数据交互的关键工具。本文将简要介绍如何利用PyYAML进行配置文件的读写和处理。
首先，安装PyYAML是基础。通过pip install pyyaml命令，即可将其引入项目中。安装完成后，我们就能开始利用它的功能。
基本操作包括读取和写入YAML文件。读取文件时，使用safe_load()函数，如需从config.yaml中获取数据，只需调用safe_load(stream)。写入文件则使用safe_dump()，将Python数据转换为YAML格式存储到文件或字符串中。
遇到复杂的数据结构时，PyYAML支持序列（列表）和映射（字典）的处理。例如，当你的配置文件包含嵌套结构时，可以轻松地读取和写入。
在实际应用中，PyYAML常用于配置管理、数据持久化或者在不同组件间传递结构化的数据。例如，Web服务可能使用YAML定义API配置，或者在部署脚本中存储环境变量。
然而，使用PyYAML时需注意其安全问题，对于复杂的输入，应该使用safe_load()的同名函数（如safe_load_all()）以防止恶意数据注入。务必参考官方文档以获取完整和最新的用法说明。
通过以上步骤，你将能够有效地在Python项目中利用PyYAML处理YAML格式的数据，实现数据的高效管理和交换。
完美解决Pyhon json转yaml,yaml转json中文乱码实现文件存储
完美处理Python中json与yaml的编码转换，确保中文存储无乱码
要解决Python中json与yaml格式数据的编码问题，特别是处理中文字符时可能出现的乱码问题，首要步骤是安装yaml库。只需执行以下命令安装pyyaml包： pip install pyyaml 接下来，创建一个新的.yml文件，这是保存yaml数据的理想格式。在处理中文内容时，确保文件以正确的编码（如UTF-8）打开，以避免乱码: 1. 使用Python打开文件并写入yaml数据，例如： with open('data.yml', 'w', encoding='utf-8') as f:yaml.dump(your_yaml_data, f)
2. 当需要将yaml转json时，使用pyyaml的dumps方法，同样指定编码: json_data = yaml.safe_dump(your_yaml_data, ensure_ascii=False)with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(json_data)
同样地，将json转yaml时，使用safe_load方法: yaml_data = yaml.safe_load(json_data) 这样，无论json与yaml的转换，都能确保中文字符的正确存储和读取，避免了乱码问题。Python接口自动化之yaml配置文件
在先前的Python接口自动化测试系列文章中，我们探讨了“Python接口自动化之数据驱动”，其中涉及了openpyxl操作excel并结合ddt实现数据驱动的相关内容。
在接口自动化测试过程中，配置文件的运用是不可或缺的，比如数据库信息、账号信息、域名等都需要通过配置文件来存储。
在众多配置文件类型中，yaml文件以其简洁的操作和强大的功能，成为了一种流行的选择。相较于ini或conf等配置文件，yaml文件更加简洁，且易于操作，能够存放多种类型的数据。
本文将主要介绍yaml语法的使用、yaml数据的存储方式以及如何封装类来读写yaml配置文件。
一、yaml介绍及使用
yaml简介
YAML语言的设计目标是方便人类读写，本质上是一种通用的数据串行化格式。
YAML语言非常灵活，几乎可以看作是JSON的超集。除了支持注释、换行符分隔、多行字符串、裸字符串以及更灵活的类型系统之外，YAML还支持引用文件，以避免代码重复。
yaml语法规则
基本语法规则如下：
yaml数据结构
▌对象
Map（属性和值）（键值对）的形式：
key:(空格)value：表示一对键值对，空格不可省略。
一行写法：相当于JSON格式：
▌数组
一组连词线开头的行，构成一个数组。数组前加有 “-” 符号，符号与值之间需用空格分隔。
一行写法：相当于JSON：
▌纯量
单个的、不可再分的值。（如：字符串、bool值、整数、浮点数、时间、日期、null等）
二、yaml配置文件的使用
yaml配置文件准备
在项目下新建一个目录config，在目录下新建一个文件config.yaml。
在config.yaml配置文件中写入数据库配置。
yaml配置文件格式校验
对于刚开始接触yaml的同学，可能对yaml格式的掌握不够熟练，容易出现格式错误。这里推荐一个在线网站，用于校验我们写的yaml文件格式是否正确。
在线地址：
bejson.com/validators/y...
三、yaml配置文件读写
python中读取yaml文件前需要安装pyyaml和导入yaml模块。
安装pyYaml
在python中读取yaml文件，需要用到第三方模块PyYaml。
安装命令：
pip install pyYaml
yaml模块源码解析
从yaml模块中提取出load、dump函数。
load:
将yaml流转化为python字典；
dump:
将python对象转化为yaml流；
读写yaml配置文件
将读写yaml配置文件的类进行封装。
在common目录下新建一个文件，config_handler.py用于读写yaml。
config_handler.py
运行结果为：
写入到config1.yaml的数据。
config1.yaml
总结：本文主要介绍yaml语法、yaml储存数据，封装类读取yaml配置文件。
Python中PyYAML库的用法介绍
深入探讨Python中PyYAML库的用法
在Python开发中，高效处理配置文件和数据交换是一项关键任务。PyYAML，作为处理YAML文件的强大库，以其直观和灵活性在众多开发者中广受欢迎。YAML，源自“YAML Ain't Markup Language”，是一种用于配置文件和数据交换的序列化格式。本文将聚焦于PyYAML库的基本使用方法，为读者提供深入的见解。
首先，确保在项目中安装了PyYAML库。使用pip命令轻松完成安装：
安装PyYAML
通过加载YAML文件，开发者能够轻松管理配置数据。PyYAML提供的yaml.load()函数实现了这一功能。
加载YAML文件
将Python字典写入YAML文件，是PyYAML的另一个关键特性。利用yaml.dump()函数实现此目的。
读取YAML文件
解析YAML文件并将其内容转换为Python字典，是PyYAML的强项之一。yaml.load()函数完美胜任此任务。
在YAML文件中添加注释，能显著提升代码可读性。PyYAML支持在文件中插入注释，帮助开发者更好地理解和维护配置。
锚（anchor）和别名（alias）在YAML中起着重要作用。通过PyYAML，可以实现元素的引用，简化复杂数据结构的管理。
复杂数据结构，如列表、字典和自定义对象，PyYAML都能轻松处理。借助其强大的解析能力，开发者能高效地操作这些数据。
在使用PyYAML时，异常处理是不可或缺的部分。常见异常如yaml.YAMLError和yaml.FileMark，通过try-except块捕获并处理，确保程序的稳定性和健壮性。
总结本文内容，PyYAML库提供了全面的YAML文件操作功能。从安装到复杂数据结构处理，再到异常管理，本文覆盖了PyYAML的基本用法，为Python开发者提供了实用的指南。掌握PyYAML库，将显著提升配置管理与数据交换的效率，为项目开发注入更多便利与灵活性。
