Курс Python → Работа с YAML в Python: PyYAML.

YAML (YAML Ain’t Markup Language) — это удобный и понятный язык форматирования данных, который является надмножеством JSON. Он позволяет удобно описывать сложные структуры данных, такие как списки, словари и вложенные объекты. В отличие от JSON, YAML обладает более гибким синтаксисом и позволяет использовать удобные алиасы и якоря для ссылок на элементы.

В YAML данные представляются в виде пар ключ-значение, разделенных двоеточием. Для создания списков используются дефисы, а для вложенных структур — отступы. Это делает код на YAML более читаемым и понятным для человека, что особенно важно при работе с большими объемами данных.


# Пример YAML файла
person:
  name: John Doe
  age: 30
  hobbies:
    - programming
    - reading
    - hiking

При работе с YAML в Python можно использовать библиотеку PyYAML, которая позволяет удобно считывать и записывать данные в формате YAML. Для этого необходимо установить библиотеку с помощью pip и импортировать соответствующие модули в свой код.

Пример использования PyYAML для чтения данных из YAML файла:


import yaml

with open('data.yaml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)

print(data)
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Форматирование строк в Python.
  2. Копирование объектов в Python
  3. Оператор умножения для вектора
  4. Создание новых списков через list comprehensions
  5. Преобразование вложенного списка
  6. PATCH-запрос с библиотекой requests
  7. Форматирование вывода с F-строками
  8. Python enumerate() использование
  9. %pinfo: получение информации об объекте
  10. Создание и использование ChainMap
  11. Метод join() для объединения строк
  12. Искажение имен в Python
  13. Обход дочерних элементов BeautifulSoup
  14. Срезы в Python
  15. Изменение логики работы с временем
  16. Управление сессиями в Python
  17. Удаление эмодзи с помощью pandas
  18. Замер времени выполнения кода
  19. Библиотека funcy: удобные утилиты
  20. Чтение и запись TOML-конфигов
  21. Удаление специальных символов с помощью re.sub
  22. Красивый вывод списка
  23. Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
  24. Базовые объекты Python
  25. Concrete Paths в Python
  26. Оболочка Python
  27. Работа с модулем glob в Python
  28. Логический оператор «and» в Python
  29. Нахождение пересечения множеств
  30. Декораторы в Python
  31. Разность множеств
  32. Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
  33. Работа с временем в Python
  34. Использование функции enumerate()
  35. Создание класса очереди
  36. Основные операции с Numpy
  37. Бесконечная проверка в Python
  38. Проверка однородности элементов списка
  39. Расчет времени выполнения кода
  40. Запрос DELETE с библиотекой requests
  41. Установка Git и AWS CLI
  42. Функция reduce() в Python
  43. Проверка ввода с помощью isdigit

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию