第3天：YAML语法

YAML是一种可读性很强的数据格式语言。正是由于YAML良好的可读性，其广泛引用于软件配置中。

语法规则

• YAML文件中的第一行为"---"，表示这是一个YAML文件；
• YAML中的字段大小写敏感
• YAML与Python一样，使用缩进表示层级关系
• YAML的缩进不允许使用Tab键，只允许使用空格，且空格的数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
• "#"表示注释，从这个字符一直到行尾都会被解析器忽略

YAML支持三种格式的数据，分别是：

• 对象：键值对的集合，又称为映射，类似于Python中的字典
• 数组：一组按次序排列的值，有称为序列，类似于Python中的列表
• 纯量：单个的，不可 再分的值，如字符串、布尔值与数字

YAML例子演示

下面结合Python来看几个YAML的例子，这些自理没有包含YAML的全部语法，但是足够理解和编写Ansible的Playbook.

为了解析YAML格式的文件，需要安装第三方的PyYAML库。直接使用pip安装即可：

pip install PyYAML

在YAML中的数组，只需要用"-"将元素按序列出即可， 比如有一个data.yaml文件，内容如下

---
#一个美味水果的列表
- Apple
- Orange
- Strawberry
- Mango

使用PyYAML库解析YAML文件非常简单，如下

In [1]: import yaml

In [2]: with open('data.yaml') as f:
   ...:     print(yaml.load(f))
   ...:     
['Apple', 'Orange', 'Strawberry', 'Mango']

在YAML中，对象以"key:value"的形式进行定义，如下

---
#以为职工的记录
name: Example Developer
job: Developer
skill: Elite

转换为python内部对象以后，结果如下：

{'skill': 'Elite', 'job': 'Developer', 'name': 'Example Developer'}

YAML中可以使用多种方式指定布尔值，例如下面的格式都是合法的

---
create_key: yes
needs_agent: no
knows_oopL: True
like_emacs: TRUE
uses_cvs: false

转换为python代码以后，对变量的取值进行了格式化

{'create_key': True, 'like_emacs': True, 'needs_agent': False, 'knows_oopL': True, 'uses_cvs': False}

YAML中的对象和数组也可以任意嵌套

---
#一位职工记录
name: heboan
job: sa
skill: Elite
employed: True
foods:
    - Apple
    - Orange
    - Strawberry
    - Mango
languages:
    ruby: Elite
    python: Elite
    dotnet: Lame

将上面的YAML转换为Python的内部对象结果如下

{
    'languages': {
        'python': 'Elite', 
        'dotnet': 'Lame', 
        'ruby': 'Elite'
        }, 
    'foods': [
        'Apple', 
        'Orange', 
        'Strawberry', 
        'Mango'
    ], 
    'name': 'heboan',
    'employed': True, 
    'skill': 'Elite',
    'job': 'sa'
}

在YAML中定义字符串时，甚至都不需要使用单引号或双引号，直接写在文件建中即可：

str: this is a string

如果字符串中包含特殊字符，需要使用双引号包含起来，如冒号

str: "somebody said I should put a colon here: so I did"

如果字符串的内容较长，可以使用">"来折叠换行，也就是说，接下来的缩进的内容都是这个字符串的一部分：

---
str: >
    my name is heboan
    cccc

转换成python如下：

{'str': 'my name is heboan cccc
'}