前言
yaml文件其实也是一种配置文件类型，相比较ini，conf配置文件来说，更加的简洁，操作也更加简单，同时可以存放不同类型的数据，不会改变原有数据类型，所有的数据类型在读取时都会原样输出，yaml文件依赖python的第三方库PyYaml模块
转载自：https://www.cnblogs.com/linuxchao/p/linuxchao-yaml.html
PyYaml安装
打开CMD执行命令: pip install PyYaml
读yaml文件
1、存字典类型
config.yaml
cnblog: 标题 address: BeiJing Company: china age: 18 now: 8.14 empty1: null empty2: ~
parseyaml.py
import yaml # 定义yaml文件路径 yaml_path = r'C:UsersADMINDesktop自动化测试学习autotest_bysmscfgconfig.yaml' with open(yaml_path,"r",encoding="utf8") as f: context=yaml.load(f,Loader=yaml.FullLoader) print("读取内容", context, type(context)) print(context["cnblog"], type(context["cnblog"])) print(context["age"], type(context["age"])) print(context["now"], type(context["now"])) print(context["empty1"], type(context["empty1"]))
输出
读取内容 {'cnblog': '标题', 'address': 'BeiJing', 'Company': 'china', 'age': 18, 'now': 8.14, 'empty1': None, 'empty2': None} <class 'dict'>
标题 <class 'str'>
18 <class 'int'>
8.14 <class 'float'>
None <class 'NoneType'>
None <class 'NoneType'>
结论
当前输出的内容是一个字典类型，
yaml文件中存储的字符串输出仍是字符串类型，int型仍是int型等，
存储None类型可以使用null，~符号以及None，
这也是区别ini配置文件的地方，
且文件内容使用[key：value]的形式定义，当然key和value也可以使用双引号修饰；
2.yaml存多组数据并读取
config.yaml
cnblog: linux超 address: BeiJing Company: petrochina age: 18 now: 8.14 --- name: linux超 gender: 男
parseyaml.py
import yaml # 定义yaml文件路径 yaml_path = r'C:UsersADMINDesktop自动化测试学习autotest_bysmscfgconfig.yaml' with open(yaml_path,"r",encoding="utf8") as f: context=yaml.load_all(f,Loader=yaml.FullLoader) print("读取内容",context,type(context)) for i in context: print(i)
输出
读取内容 <generator object load_all at 0x000001CD07257040> <class 'generator'> {'cnblog': 'linux超', 'address': 'BeiJing', 'Company': 'petrochina', 'age': 18, 'now': 8.14} {'name': 'linux超', 'gender': '男'}
结论：
当yaml文件存储多组数据在一个yaml文件中时，
需要使用3个横杆分割，
读取数据时需要使用load_all方法，
而且此方法返回一个生成器，
需要使用for循环迭代读取每一组数据下面再看一下yaml如何存储列表类型数据
3.yaml存储列表并读取
config.yaml
- linux超 - BeiJing - petrochina - 18 - 8.14
parseyaml.py
import yaml # 定义yaml文件路径 yaml_path = r'C:UsersADMINDesktop自动化测试学习autotest_bysmscfgconfig.yaml' with open(yaml_path,"r",encoding="utf8") as f: context=yaml.load(f,Loader=yaml.FullLoader) print("读取内容",context,type(context))
输出
读取内容 ['linux超', 'BeiJing', 'petrochina', 18, 8.14] <class 'list'>
结论
当yaml文件存储列表数据时，
需要使用一个横杠[- 元素]表示为列表的一个元素
4.yaml存储元组并读取
config.yml
--- !!python/tuple # 列表转成元组 - 1 - 2 - 3 --- age: !!str 18 # int 类型转换为str
parseyaml.py
import yaml with open("./config.yml", "r", encoding="utf-8") as f: context = yaml.load_all(f, Loader=yaml.FullLoader) for i in context: print(i)
输出
(1, 2, 3)
{'age': '18'}
Process finished with exit code 0
结论：
yaml文件使用两个！！号可以对数据进行类型转换
config.yaml
info:
- user:
username: linux超
password: linuxxiaochao
company:
first: petrochina
second: lemon teacher
parseyaml.py
import yaml with open("config.yml", "r", encoding="utf8") as f: context = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) print("读取内容 ", context, type(context))
输出
读取内容 {'info': [{'user': {'username': 'linux超', 'password': 'linuxxiaochao'}}], 'company': {'first': 'petrochina', 'second': 'lemon teacher'}} <class 'dict'>
读文件小结
实际工作中大概就是存储字典，列表，或者相互嵌套的数据较常见，那么在存储和读取时需要掌握以下几点
1.存储字典时，以[key：value]的形式定义
2.存储列表时，需要使用[- 元素]表示列表
3.存储多组数据时，需要每组数据之间使用3个横杠-分割分割
4.数据嵌套时，需要注意缩进，和编写python代码的缩进规则相同，唯一不同是，yaml中的缩进只要统一即可不需要指定缩进多少
5.读取一组数据时，直接使用load(stream, loader)方法， 读取多组数据时需要使用load_all(stream, loader)方法，此方法返回的是一个生成器，需要使用for循环读取每一组数据，还需要注意两个方法中的最好像我代码中一样传递loader参数为FullLoader，否则会报Warnning
写yaml文件
向yaml文件中写数据就比较简单了，直接使用dump方法和dump_all方法即可，无论多复杂的数据都可以直接写入
dump写入一组数据
import yaml response = { "status": 1, "code": "1001", "data": [ { "id": 80, "regname": "toml", "pwd": "QW&@JBK!#&#($*@HLNN", "mobilephone": "13691579846", "leavemount": "0.00", "type": "1", "regtime": "2019-08-14 20:24:45.0" }, { "id": 81, "regname": "toml", "pwd": "QW&@JBK!#&#($*@HLNN", "mobilephone": "13691579846", "leavemount": "0.00", "type": "1", "regtime": "2019-08-14 20:24:45.0" } ], "msg": "获取用户列表成功" } try: with open("./config.yml", "w", encoding="utf-8") as f: yaml.dump(data=response, stream=f, allow_unicode=True) except Exception as e: print("写入yaml文件内容失败") raise e else: print("写入yaml文件内容成功")
生成的yaml文件内容
code: '1001' data: - id: 80 leavemount: '0.00' mobilephone: '13691579846' pwd: QW&@JBK!#&#($*@HLNN regname: toml regtime: '2019-08-14 20:24:45.0' type: '1' - id: 81 leavemount: '0.00' mobilephone: '13691579846' pwd: QW&@JBK!#&#($*@HLNN regname: toml regtime: '2019-08-14 20:24:45.0' type: '1' msg: 获取用户列表成功 status: 1
dump_all写入多组数据
import yaml response = { "status": 1, "code": "1001", "data": [ { "id": 80, "regname": "toml", "pwd": "QW&@JBK!#&#($*@HLNN", "mobilephone": "13691579846", "leavemount": "0.00", "type": "1", "regtime": "2019-08-14 20:24:45.0" }, { "id": 81, "regname": "toml", "pwd": "QW&@JBK!#&#($*@HLNN", "mobilephone": "13691579846", "leavemount": "0.00", "type": "1", "regtime": "2019-08-14 20:24:45.0" } ], "msg": "获取用户列表成功" } info = { "name": "linux超", "age": 18 } try: with open("./config.yml", "w", encoding="utf-8") as f: yaml.dump_all(documents=[response, info], stream=f, allow_unicode=True) except Exception as e: print("写入yaml文件内容失败") raise e else: print("写入yaml文件内容成功")
生成的yaml文件内容
code: '1001' data: - id: 80 leavemount: '0.00' mobilephone: '13691579846' pwd: QW&@JBK!#&#($*@HLNN regname: toml regtime: '2019-08-14 20:24:45.0' type: '1' - id: 81 leavemount: '0.00' mobilephone: '13691579846' pwd: QW&@JBK!#&#($*@HLNN regname: toml regtime: '2019-08-14 20:24:45.0' type: '1' msg: 获取用户列表成功 status: 1 --- age: 18 name: linux超
写yaml文件小结
1.yaml存储数据规则-多组数据使用---分割，
数据嵌套时注意缩进，
存储字典使用[key: value]的形式，存储列表使用[- 元素]的形式，
使用load读一组数据，使用load_all 可以读多组数据
2.yaml文件写入一组数据直接使用dump方法，写入多组数据使用dump_all方法，
注意写入数据带中文，需要指定参数allow_unicode=True