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. Функция enumerate() в Python
  2. Объединение словарей в Python
  3. Навыки Python: строки, типы данных
  4. Работа с пакетами
  5. Виртуальные среды в Python
  6. Работа с Event() в threading
  7. Лямбда-функции в Python
  8. Метод eq для сравнения объектов
  9. Работа с zip()
  10. Обратное распространение ошибки
  11. Оператор continue в Python
  12. Метод setitem в Python
  13. Автоматизация с Python
  14. Обучение модели с указанием эпох
  15. Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
  16. Метод pop() списка
  17. Декораторы с @wraps
  18. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  19. Применение функции к списку
  20. Анонимные функции в Python
  21. Замыкания в Python
  22. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  23. Python Тесты и Гайды
  24. Поиск файлов по шаблону
  25. Функция map() и ленивая оценка
  26. Подчеркивание в REPL
  27. Форматирование данных с помощью pprint
  28. Обмен данными с asyncio.Queue
  29. Обратный список чисел
  30. Сравнение неупорядоченных списков
  31. Оператор «not» в Python
  32. Обязательные аргументы в Python
  33. Удаление файлов в Python
  34. Проверка дублей в списке.
  35. Кортеж в Python: создание и использование
  36. Python Enum Weekday Usage
  37. Сглаживание списка
  38. Оператор (*) в Python
  39. Измерение времени выполнения кода в Python
  40. Возврат нескольких значений
  41. Оптимизация параметров в Python
  42. Управление экспортом элементов
  43. EMOT преобразование эмодзи в текст
  44. Повторение элементов списков
  45. Форматирование строк в Python
  46. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  47. Создание новых функций с помощью functools.partial
  48. Функциональное программирование в Python
  49. Чтение и запись TOML-конфигов

Marketello читают маркетологи из крутых компаний