Python之ruamel.yaml模块详解(一)

简介: Python之ruamel.yaml模块详解(一)

1 ruamel.yaml简介

  • ruamel.yaml是一个yaml解析器;
  • ruamel.yaml是一个用于Pythonyaml1.2加载器/转储程序包;
  • 它是PyYAML 3.11的衍生产品;
  • ruamel.yaml库继承子PyMYAL库,读写方法基本相同,目前来说可以根据自己的习惯选择使用 ruamel.yaml 还是 PyMYAL 进行yaml文件的读写操作。

2 ruamel.yaml安装

  • 前提条件是:确保安装了最新版本的pipsetuptools(>=20.6.8)

2.1 setuptools安装

pip install -U pip setuptools wheel

2.2 pip安装ruamel.yaml

  • 一般情况安装到这就可以了,后续的2.3和2.4仅供参考使用。
pip install ruamel.yaml
C:\Users\Administrator>pip install ruamel.yaml
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting ruamel.yaml
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/9e/cb/938214ac358fbef7058343b3765c79a1b7ed0c366f7f992ce7ff38335652/ruamel.yaml-0.17.21-py3-none-any.whl (109 kB)
     --------------------------------------- 109.5/109.5 kB 2.1 MB/s eta 0:00:00

Collecting ruamel.yaml.clib>=0.2.6
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/da/f4/928e950925fe1b9eb048ddab8eef073a52e9ae01afd06f98f1daf743e355/ruamel.yaml.clib-0.2.7-cp37-cp37m-win_amd64.whl (115 kB)
     ------------------------------------- 115.9/115.9 kB 357.0 kB/s eta 0:00:00

Installing collected packages: ruamel.yaml.clib, ruamel.yaml
Successfully installed ruamel.yaml-0.17.21 ruamel.yaml.clib-0.2.7

2.3 处理jinja2/YAML模板

pip install ruamel.yaml[jinja2]

2.4 yaml命令行实用程序

pip install ruamel.yaml.cmd

3 yaml.load()和yaml.dump()解析

3.1 yaml.load()读ymal文件

from ruamel.yaml import YAML

yaml=YAML(typ='safe')   
yaml.load(doc)
  • 以上typ若没有指定,默认为 'rt' (round-trip)
  • doc可以是文件指针(即具有.read()方法、字符串或pathlib.Path()的对象);
  • typ='safe'完成了与safe_load()之前相同的操作:加载文档而不解析未知标记;
  • pure=True以使用纯Python实现强制执行,否则将在可能/可用时使用更快的C库。
  • 详细的可以参考源码:
class YAML:
    def __init__(self, *, typ=None, pure=False, output=None, plug_ins=None):  # input=None,
        # type: (Any, Optional[Text], Any, Any, Any) -> None
        """
        typ: 'rt'/None -> RoundTripLoader/RoundTripDumper,  (default)
             'safe'    -> SafeLoader/SafeDumper,
             'unsafe'  -> normal/unsafe Loader/Dumper
             'base'    -> baseloader
        pure: if True only use Python modules
        input/output: needed to work as context manager
        plug_ins: a list of plug-in files
        """
    def load(self, stream):
        # type: (Union[Path, StreamTextType]) -> Any
        """
        at this point you either have the non-pure Parser (which has its own reader and
        scanner) or you have the pure Parser.
        If the pure Parser is set, then set the Reader and Scanner, if not already set.
        If either the Scanner or Reader are set, you cannot use the non-pure Parser,
            so reset it to the pure parser and set the Reader resp. Scanner if necessary
        """
        if not hasattr(stream, 'read') and hasattr(stream, 'open'):
            # pathlib.Path() instance
            with stream.open('rb') as fp:
                return self.load(fp)
        constructor, parser = self.get_constructor_parser(stream)
        try:
            return constructor.get_single_data()
        finally:
            parser.dispose()
            try:
                self._reader.reset_reader()
            except AttributeError:
                pass
            try:
                self._scanner.reset_scanner()
            except AttributeError:
                pass

3.2 yaml.dump()写ymal文件

from ruamel.yaml import YAML

yaml=YAML()
yaml.default_flow_style = False
yaml.dump({'a': [1, 2]}, s)
  • 方式和load差不多;
  • s可以是文件指针(即,具有.write()方法的对象,或pathlib.Path()。如果要显示输出,只需sys.stdout即可;
  • 如果需要转换输出的字符串表示形式,请提供一个将字符串作为输入并返回一个字符串的函数:
def tr(s):
    return s.replace('\n', '<\n')  # such output is not valid YAML!

yaml.dump(data, sys.stdout, transform=tr)
  • 详细查看源码:
 def dump(self, data, stream=None, *, transform=None):
        # type: (Any, Union[Path, StreamType], Any, Any) -> Any
        if self._context_manager:
            if not self._output:
                raise TypeError('Missing output stream while dumping from context manager')
            if transform is not None:
                raise TypeError(
                    '{}.dump() in the context manager cannot have transform keyword '
                    ''.format(self.__class__.__name__)
                )
            self._context_manager.dump(data)
        else:  # old style
            if stream is None:
                raise TypeError('Need a stream argument when not dumping from context manager')
            return self.dump_all([data], stream, transform=transform)

3.3 基于C的SafeLoader

from ruamel.yaml import YAML

yaml=YAML(typ="safe")
yaml.load("""a:\n  b: 2\n  c: 3\n""")

3.4 基于Python的SafeLoader

from ruamel.yaml import YAML

yaml=YAML(typ="safe", pure=True)
yaml.load("""a:\n  b: 2\n  c: 3\n""")
目录
相关文章
|
2月前
|
开发者 Python
如何在Python中管理模块和包的依赖关系?
在实际开发中,通常会结合多种方法来管理模块和包的依赖关系,以确保项目的顺利进行和可维护性。同时,要及时更新和解决依赖冲突等问题,以保证代码的稳定性和可靠性
57 4
|
20天前
|
Python
Python Internet 模块
Python Internet 模块。
118 74
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
118 63
|
2月前
|
测试技术 Python
手动解决Python模块和包依赖冲突的具体步骤是什么?
需要注意的是,手动解决依赖冲突可能需要一定的时间和经验,并且需要谨慎操作,避免引入新的问题。在实际操作中,还可以结合使用其他方法,如虚拟环境等,来更好地管理和解决依赖冲突😉。
|
2月前
|
持续交付 Python
如何在Python中自动解决模块和包的依赖冲突?
完全自动解决所有依赖冲突可能并不总是可行,特别是在复杂的项目中。有时候仍然需要人工干预和判断。自动解决的方法主要是提供辅助和便捷,但不能完全替代人工的分析和决策😉。
|
2月前
|
JSON Linux 数据格式
Python模块:从入门到精通,只需一篇文章!
Python中的模块是将相关代码组织在一起的单元,便于重用和维护。模块可以是Python文件或C/C++扩展,Python标准库中包含大量模块,如os、sys、time等,用于执行各种任务。定义模块只需创建.py文件并编写代码,导入模块使用import语句。此外,Python还支持自定义模块和包,以及虚拟环境来管理项目依赖。
Python模块:从入门到精通,只需一篇文章!
|
2月前
|
Python
Python的模块和包
总之,模块和包是 Python 编程中非常重要的概念,掌握它们可以帮助我们更好地组织和管理代码,提高开发效率和代码质量
45 5
|
2月前
|
数据可视化 Python
如何在Python中解决模块和包的依赖冲突?
解决模块和包的依赖冲突需要综合运用多种方法,并且需要团队成员的共同努力和协作。通过合理的管理和解决冲突,可以提高项目的稳定性和可扩展性
|
2月前
|
JavaScript 前端开发 Python
python中的OS模块的基本使用
欢迎来到瑞雨溪的博客,一名热爱JavaScript与Vue的大一学生。博客分享前端技术及全栈开发经验,持续更新中,期待您的关注和支持!🎉🎉🎉
40 0
|
2月前
|
JavaScript 前端开发 Python
python中的platform模块的基本使用
欢迎来到瑞雨溪的博客,一名热爱JavaScript与Vue的大一学生。博客分享前端技术,助你成长。关注我,持续更新中!🎉🎉🎉
28 0