最近在看程式碼時發現有人用Yaml —— Yet Another Markup Language ：另一種標記語言。程式設計免不了要寫配置檔案，怎麼寫配置也是一門學問。YAML 是專門用來寫配置檔案的語言，非常簡潔和強大，遠比 JSON 格式方便。
YAML在python語言中有PyYAML安裝包。YAML 語言（發音 /ˈjæməl/ ）的設計目標，就是方便人類讀寫。它實質上是一種通用的資料序列化格式。yaml是一種比xml和json更輕的檔案格式，也更簡單更強大，它可以通過縮排來表示結構，聽著就和Python很配對不對？

PyYaml

PyYaml是Python的一個專門針對yaml檔案操作的模組，使用起來非常簡單

• 安裝 pip install pyyaml。或者到下載相應版本的包，人工安裝。
• 使用：使用起來非常簡單，就像json、pickle一樣，load、dump就足夠我們使用了。
  • load()

  import yaml
   
  yaml_str = """
  name: 灰藍
  age: 0
  job: Tester
  """
   
  y = yaml.load(yaml_str)
  print y
  

  結果：{'job': 'Tester', 'age': 0, 'name': u'\u7070\u84dd'}
  • dump()

  import yaml
   
  python_obj =
   
   {"name": u"灰藍",
                "age": 0,
                "job": "Tester"
                }
   
  y = yaml.dump(python_obj, default_flow_style=False)
  print y
  

  輸出結果：

  age: 0
  job: Tester
  name: "\u7070\u84DD"
  

  上面只是簡單的兩個應用，還有 load_all()、dump_all() 等，我們一般用這四個足夠了，另外兩個下面會講到，其他方法可以自己看API。

yaml語法

https://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cn-yamlintro/

• 建立 test.yaml 檔案，我們練習語法就在這裡

• 建立 testyaml.py 檔案，用來檢視Python執行後的效果，其中內容如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
 
y = yaml.load(file('test.yaml', 'r'))
print y

1. 基本規則

• 大小寫敏感
• 使用縮排表示層級關係
• 縮排時不允許使用Tab，只允許使用空格
• 縮排的空格數目不重要，只要相同層級的元素左對齊即可
• # 表示註釋，從它開始到行尾都被忽略

2. yaml轉字典

yaml中支援對映或字典的表示，如下：
在test.yaml檔案中：

#test.yaml
#下面格式讀到Python裡會是個dict
name: 灰藍
age: 0
job: Tester

#coding:utf-8
 
import yaml
import os
#open('test.yaml','w')  #如果沒有建立test.yaml，先使用open在當前目錄下建立檔案
 
#方法一
output = yaml.load(file("test.yaml"))
print output
 
#方法二
#filename = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'test.yaml').replace("\\", "/")
#output = yaml.load(open(filename))
#print output

輸出：{'job': 'Tester', 'age': 0, 'name': u'\u7070\u84dd'}

3. yaml轉列表

yaml中支援列表或陣列的表示，注意裂變中的每一個元素前面用符號 - 如下：
在test.yaml檔案中：

#test.yaml
#下面格式讀到Python裡會是個list
 
- 灰藍
- 0
- Tester

輸出：[u'\u7070\u84dd', 0, 'Tester']

4. 複合結構

字典和列表可以複合起來使用，注意這裡使用 - 如下：

# test.yaml
#下面格式讀到Python裡是個list裡包含dict
- name: 灰藍
  age: 0
  job: Tester
- name: James
  age: 30

輸出：[{'job': 'Tester', 'age': 0, 'name': u'\u7070\u84dd'}, {'age': 30, 'name': 'James'}]

5. 基本型別

yaml中有以下基本型別：

• 字串
• 整型
• 浮點型
• 布林型
• null
• 時間
• 日期

我們寫個例子來看下：

# test.yaml
#這個例子輸出一個字典，其中value包括所有基本型別
str: "Hello World!"
int: 110
float: 3.141
boolean: true  # or false
None: null  # 也可以用 ~ 號來表示 null
time: 2016-09-22t11:43:30.20+08:00  # ISO8601，寫法百度
date: 2016-09-22  # 同樣ISO8601

輸出：

{'date': datetime.date(2016, 9, 22), 'None': None, 'boolean': True, 'str': 'Hello World!', 'time': datetime.datetime(2016, 9, 22, 3, 43, 30, 200000), 'int': 110, 'float': 3.141}

如果字串沒有空格或特殊字元，不需要加引號，但如果其中有空格或特殊字元，則需要加引號了

#test.yaml
str: 灰藍
str1: "Hello World"
str2: "Hello\nWorld"

輸出結果：{'str2': 'Hello\nWorld', 'str1': 'Hello World', 'str': u'\u7070\u84dd'}

這裡要注意單引號和雙引號的區別，單引號中的特殊字元轉到Python會被轉義，也就是到最後是原樣輸出了，雙引號不會被Python轉義，到最後是輸出了特殊字元；可能比較拗口，來個例子理解下：

#test.yaml
str1: 'Hello\nWorld'
str2: "Hello\nWorld"

# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
 
y = yaml.load(file('test.yaml', 'r'))
print y['str1']
print y['str2']

輸出：

Hello\nWorld
Hello
World

可以看到，單引號中的’\n’最後是輸出了，雙引號中的’\n’最後是轉義成了回車

字串處理中寫成多行、’|’、’>’、’+’、’-‘的意義這裡就不講了。

6. 引用

& 和 * 用於引用

#test.yaml
name: &name 灰藍
tester: *name

這個相當於一下指令碼：

#test.yaml
name: 灰藍
tester: 灰藍

輸出：{'name': u'\u7070\u84dd', 'tester': u'\u7070\u84dd'}

7. 強制轉換

yaml是可以進行強制轉換的，用 !! 實現，如下：

#test.yaml
str: !!str 3.14
int: !!int "123"

輸出：{'int': 123, 'str': '3.14'}

明顯能夠看出123被強轉成了int型別，而float型的3.14則被強轉成了str型。另外PyYaml還支援轉換成Python/object型別，這個我們下面再討論。

8. 分段

在同一個yaml檔案中，可以用 — 來分段，這樣可以將多個文件寫在一個檔案中

#test.yaml
---
name: James
age: 20
---
name: Lily
age: 19

這時候我們就得用到我們的 load_all() 方法出場了，load_all() 方法會生成一個迭代器，可以用for輸出出來：

# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
 
ys = yaml.load_all(file('test.yaml', 'r'))
for y in ys:
    print y

輸出：

{'age': 20, 'name': 'James'}
{'age': 19, 'name': 'Lily'}

對應的也有 dump_all() 方法，一個意思，就是將多個段輸出到一個檔案中，如：

# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
 
obj1 = {"name": "James", "age": 20}
obj2 = ["Lily", 19]
 
with open('test.yaml', 'w') as f:
    yaml.dump_all([obj1, obj2], f)

開啟test.yaml看看

{age: 20, name: James}
--- 
[Lily, 19]

dump() 和 dump_all() 方法可以傳入列表，也可以傳入一個可序列化生成器，如 range(10)， 如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
 
y = yaml.dump(range(10))
print y

輸出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

在 dump 和 dump_all() 的時候還可以配一堆引數，不一一講解了（其實博主也不全瞭解…）

更高階用法

請參考博文：https://blog.csdn.net/rhx_qiuzhi/article/details/80153920