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python操作yaml说明

python

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1. 安装PyYAML pip install PyYAML 2. 加载yaml文件直接使用yaml.load()函数 demo.yml : kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: podinfo namespace: yaml-demo spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: podinfo template: metadata: labels: app: podinfo spec: containers: - n

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<think>好的，我现在需要解决用户提出的问题：使用C++暴力算法计算从n张卡片中选出k张排列成不......

python操作操作yaml说明说明

1. 安装安装PyYAML

pip install PyYAML

2. 加载加载yaml文件文件

直接使用yaml.load()函数

demo.yml :

kind: Deployment

apiVersion: apps/v1

metadata:

namespace: yaml-demo

spec:

replicas: 1

selector:

matchLabels:

app: podinfo

template:

metadata:

labels:

app: podinfo

spec:

containers:

- name: podinfod

image: quay.io/stefanprodan/podinfo:0.3.0

ports:

- containerPort: 9898

load.py :

import yaml

import json

result = yaml.load(open('demo.yml'))

print json.dumps(result, indent=2)

输出 :

{

"kind": "Deployment",

"spec": {

"replicas": 1,

"template": {

"spec": {

"containers": [

{

"image": "quay.io/stefanprodan/podinfo:0.3.0",

"name": "podinfod",

"ports": [

{

"containerPort": 9898

}

] }

] },

"metadata": {

"labels": {

"app": "podinfo"

}

"selector": {

"matchLabels": {

"app": "podinfo"

}

"apiVersion": "apps/v1",

"metadata": {

"namespace": "yaml-demo",

"name": "podinfo"

}

3. 持久化持久化dict到到yml文件文件

使用yaml.safe_dump()函数

dump.py :

import yaml

d = {

"kind": "Deployment",

"spec": {

"replicas": 1,

"template": {

"spec": {

"containers": [

{

"image": "quay.io/stefanprodan/podinfo:0.3.0",

"name": "podinfod",

"ports": [

{

"containerPort": 9898

}

] }

] },

"metadata": {

"labels": {

"app": "podinfo"

}

"selector": {

"matchLabels": {

"app": "podinfo"

}

"apiVersion": "apps/v1",

"metadata": {

"namespace": "yaml-demo",

"name": "podinfo"

}

result = yaml.safe_dump(d, encoding='utf-8', allow_unicode=True, default_flow_style=False)

open('demo.yml', 'w').write(result)

demo.yml :

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

namespace: yaml-demo

spec:

replicas: 1

selector:

matchLabels:

app: podinfo

template:

metadata:

labels:

app: podinfo

spec:

containers:

- image: quay.io/stefanprodan/podinfo:0.3.0

ports:

- containerPort: 9898

补充知识：补充知识：Python的的PyYAML模块详解模块详解

简介简介

Python的PyYAML模块是Python的YAML解析器和生成器。

安装安装

简单安装

pip install pyyaml

从源码安装从源码安装

下载源码包PyYAML-3.13.tar.gz 并解压，在命令行下切换到解压后的包目录内并执行如下命令：

python setup.py install

如果想使用比纯Python版本更快的LibYAML绑定，需要先下载并安装LibYAML，然后在安装PyYAML的时候执行如下命令：

python setup.py –with-libyaml install

为了使用基于LibYAML的解析器和生成器，请使用 CParser 和 CEmitter 类。例如：

from yaml import load, dump

try:

from yaml import Cloader as Loader, CDumper as Dumper

except ImportError:

from yaml import Loader, Dumper

# ...

data = load(stream, Loader=Loader)

# ...

output = dump(data, Dumper=Dumper)

请注意，基于纯Python和基于LibYAML的YAML解析器和生成器之间有一些细微但并不真正重要的区别。

最常被问到的问题最常被问到的问题

为什么如下所示的YAML文档在反序列化后再序列化，得到的YAML文档的格式与原来不一样？

import yaml

document = """

a: 1

c: 3

d: 4

"""

print(yaml.dump(yaml.load(document)))

其中，上面代码的输出为：

a: 1

b: {c: 3, d: 4}

关于这个问题，其实，尽管最后得到的YAML文档的样式与原来的文档的样式不一致，但是却是正确的结果。

因为PyYAML默认会根据一个集合中是否有嵌套的集合来决定用哪种格式表示这个集合。如果一个集合中嵌套有其他集合，那

么会使用块样式来表示，否则会使用流样式来表示。

如果想要集合总是以块样式表示，可以将 dump() 方法的 default_flow_style 参数值设为 False ，如下所示：

print(yaml.dump(yaml.load(document), default_flow_style=False))

上面代码的输出为：

a: 1

c: 3

d: 4

使用详解使用详解

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