Курс Python → Работа с YAML в Python

YAML (YAML Ain’t Markup Language) — это удобный формат сериализации данных, который используется для хранения и передачи информации в структурированном виде. Он часто применяется для написания конфигурационных файлов, так как позволяет использовать комментарии для пояснения структуры данных.

Модуль PyYAML предоставляет возможность работать с YAML в Python. С его помощью вы можете легко загружать и выгружать данные в формате YAML, преобразуя их в Python-объекты и наоборот. Это делает работу с конфигурационными файлами более удобной и понятной.

PyYAML поддерживает сериализацию и десериализацию любых Python-объектов, включая экземпляры пользовательских классов. Это значит, что вы можете сохранять и загружать любые данные, включая сложные структуры данных, используя YAML. Это делает его мощным инструментом для работы с различными типами информации.


import yaml

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

# Пример сохранения данных в YAML файл
data = {'key': 'value'}
with open('config.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(data, file)

Пример кода выше демонстрирует простые операции загрузки и сохранения данных в формате YAML с использованием модуля PyYAML. Вы можете легко адаптировать этот код для работы с вашими конфигурационными файлами или любыми другими данными, которые вам необходимо обработать в формате YAML.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с очередями в Python
  2. Создание файла с проверкой ошибки
  3. Работа с модулем Calendar
  4. Изменение списка срезами
  5. Работа с timedelta
  6. Переопределение метода len
  7. Установка и использование Python-dateutil
  8. Многоточие в Python
  9. Поиск частых элементов в списке
  10. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  11. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  12. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  13. Документирование функций в Python
  14. Метод count() для списков
  15. Метод bool() в Python
  16. Добавление элементов в список
  17. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  18. Форматирование данных с помощью pprint
  19. Метод split() в Python
  20. Метод enumerate() в Python
  21. Импорт с альтернативным именем
  22. Создание списков в Python
  23. Многострочные комментарии в Python
  24. Операции с массивами в NumPy
  25. Метод сравнения объектов в Python
  26. Очистка вывода в Python
  27. Оформление кода на Python
  28. Работа с YAML в Python
  29. Выражения-генераторы в Python
  30. Поиск самого длинного слова в списке с использованием max()
  31. Оператор break в Python
  32. Magic Commands — улучшение работы с Python
  33. Отправка POST-запроса в REST API
  34. Визуализация пропусков данных
  35. Множественное назначение в Python
  36. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  37. Работа с файлами в Python
  38. Установка и использование модуля Wikipedia
  39. Представление бесконечности в Python
  40. Блок else в циклах Python
  41. enumerate() в Python для работы с индексами
  42. Python: динамическая типизация и проверка типов
  43. Работа с географическими данными.
  44. Ограничение итераций в Python
  45. Удаление первого элемента списка
  46. Сортировка HTML по CSS-селектору
  47. Капитализация строк

Marketello читают маркетологи из крутых компаний