Курс Python → Работа с YAML в Python

YAML (YAML Ain’t Markup Language) — это формат представления данных, который является надмножеством JSON и используется для удобного хранения и передачи информации. В отличие от JSON, YAML позволяет хранить более сложные структуры данных, такие как списки, словари и ссылки на другие элементы. Это делает его более удобным для представления сложных структур данных.

Модуль PyYAML — это библиотека Python, которая позволяет работать с данными в формате YAML. С ее помощью можно загружать данные из YAML-файлов в Python-структуры данных и наоборот, преобразовывать Python-структуры данных в YAML-формат для сохранения или передачи данных. PyYAML обеспечивает удобный и простой способ работы с данными в формате YAML в Python.

Одним из основных преимуществ использования PyYAML является возможность хранить любые Python-объекты и экземпляры пользовательских классов. Это позволяет сохранять и загружать сложные структуры данных, содержащие различные типы объектов, в формате YAML. Например, можно легко сохранить список объектов определенного класса в YAML-файл и затем загрузить их обратно в Python со всеми их атрибутами и методами.


import yaml

# Пример сохранения данных в формате YAML
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
with open('data.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(data, file)

# Пример загрузки данных из YAML-файла
with open('data.yaml', 'r') as file:
    loaded_data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
    print(loaded_data)

В приведенном примере кода мы используем модуль PyYAML для сохранения данных в формате YAML и их последующей загрузки. Мы создаем словарь с данными, сохраняем его в файл ‘data.yaml’ с помощью функции yaml.dump(), а затем загружаем данные обратно из файла с помощью функции yaml.load(). Таким образом, мы можем легко работать с данными в формате YAML в Python, используя модуль PyYAML.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Создание новых списков
  2. Создание пар из последовательностей
  3. Импорт классов из другого файла
  4. Установка Python3.7 и PIP
  5. Конкатенация строковых литералов
  6. Функция product() из itertools
  7. Переопределение метода __floordiv__
  8. Закрытие файла в Python
  9. Оператор += в Python
  10. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  11. Добавление вложенных списков
  12. Область видимости переменных
  13. Работа со строками в Python
  14. Преобразование данных в Python
  15. ChainMap избыточные ключи
  16. Оператор continue в Python
  17. Регистрация на хакатоне
  18. Функции высшего порядка в Python
  19. Синхронизация потоков с time.sleep()
  20. Метод сравнения объектов в Python
  21. Проблема сравнения словарей
  22. Анонимные функции Lambda
  23. enumerate() в Python для работы с индексами
  24. Оператор == в Python
  25. Очистка строки в Python
  26. Использование модуля __future__
  27. Запуск файлового сервера
  28. Документирование функций в Python
  29. Роль object и type в Python
  30. Генератор бросков кубиков
  31. Удаление элемента из списка
  32. Поиск шаблона в начале строки
  33. Создание списков в Python
  34. Метод Self в Python
  35. Управление импортом в Python
  36. Поиск частых элементов в списке
  37. Манипуляция формой массива в Numpy
  38. Оценка выражений генератора в Python
  39. Удаление первого элемента списка
  40. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  41. Создание итератора
  42. Управление пакетами с pip
  43. Python: цикл for и оператор присваивания
  44. Склеивание строк без циклов
  45. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  46. Проверка типа данных
  47. Принцип одной функции

Marketello читают маркетологи из крутых компаний