由于实现简单,解析成本很低,YAML特别适合在脚本语言中使用。列一下现有的语言实现:Ruby,Java,Perl,Python,PHP,OCaml,JavaScript。除了Java,其他都是脚本语言.
YAML比较适合做序列化。因为它是宿主语言数据类型直转的。
YAML做配置文件也不错。比如Ruby on Rails的配置就选用的YAML。对ROR而言,这很自然,也很省事.
由于兼容性问题,不同语言间的数据流转建议现在不要用YAML.
YAML存在的意义
无论多么完美的事物,都需要有对立面,有说“NO”的声音。XML也不例外。当然,站在主流的对立面,需要勇气和智慧。
YAML和XML不同,没有自己的数据类型的定义,而是使用实现语言的数据类型。这一点,有可能是出奇制胜的地方,也可能是一个败笔。如果兼容性保证的不好的话,YAML数据在不同语言间流转会有问题。如果兼容性好的话,YAML就会成为不同语言间数据流通的桥梁。建议yaml.org设立兼容认证 机制,每个语言的实现必须通过认证。
假如兼容性没问题的话,YAML就太完美了。轻巧,敏捷,高效,简便,通用。这才是理想中的数据模型。当然就现在而言,这还只是个理想。
本文的主题是用python使用yaml,那么我们来看看python中的序列化模块
模块名 | 简介 |
| 可以选择性地把串行化对象保存为一个文件 |
| 比 |
| 构建在 |
当然还有其他很多:pprint,marshal,zodb…
进入正题yaml
下载和安装pyYaml
pyYaml下载地址:http://pyyaml.org/wiki/PyYAML
按照你的操作系统和python下载对应的版本,我的window & python2.5
所以下载http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.05.win32-py2.5.exe(for Python 2.5)
安装很容易,一路next.
详细说明(里面有很多的使用例子):http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation
下面只介绍一下简单的使用
1) 生成yaml文件
在这里发现一个蛮有意思的现象,我是用eclipse的dvpy插件的,从代码中拷贝代码出来黏贴到word中的时候,发现python的注释没有黏贴出来。
2) 读取yaml文件
据说:yaml.load is as powerful as pickle. 这是官方的说法,我们就相信他吧。
yaml.load的作用是把一个yaml格式的文档转换成python对象。
注:上面只是说yaml文件中的”name”正好是dict
类的,所以可以这么取,并不是所有的都这么取,具体看他yaml的格式而定。
3)按照需要选择性地生成python对象
这里是生成了一个Hero类,属性是name,hp,sp;他是添加了python/object标签,很聪明的一个想法!
YAML tag | Python type |
Standard YAML tags | |
!!null | None |
!!bool | bool |
!!int | int |
!!float | float |
!!binary | str |
!!timestamp | datetime.datetime |
!!omap | !!pairs list of pairs |
!!set | set |
!!str | str |
!!seq | list |
!!map | dict |
Python-specific tags | |
!!python/none | None |
!!python/bool | bool |
!!python/str | str |
!!python/unicode | unicode |
!!python/int | int |
!!python/long | long |
!!python/float | float |
!!python/complex | complex |
!!python/list | list |
!!python/tuple | tuple |
!!python/dict | dict |
Complex Python tags | |
!!python/name:module.name | module.name |
!!python/module:package.module | package.module |
!!python/object:module.cls | module.cls |
!!python/object/new:module.cls | module.cls |
!!python/object/apply:module.f | value |
关于这些标签的具体使用可以参考
http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation
虽然本人也只是刚刚开始学python,但是我觉得网上的介绍yaml的python中文入门资料太少,所以才显了一下丑。
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