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. Преобразование списка в словарь через генератор
  2. Синтаксис переменных цикла в Python
  3. Библиотека Chartify: руководство
  4. Работа с аргументами командной строки
  5. Проверка типов с помощью isinstance
  6. Работа с collections в Python.
  7. Получение идентификатора объекта в памяти
  8. Переворот списка в Python
  9. Шаблоны и наследование в Flask
  10. Сложные типы данных в Python
  11. Создание Telegram-бота на Python
  12. Участие в сообществе @selectel
  13. Установка виртуального окружения Python
  14. Список переменных с %who
  15. Метод get() для словарей
  16. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  17. Фильтрация входных данных в Python
  18. Генераторные выражения и islice.
  19. Копирование файлов с shutil()
  20. Шаблоны Flask: условия и циклы
  21. Переменные класса и экземпляра
  22. Создание списков в Python
  23. Проблемы с dict в Python
  24. Подсчет вхождений элементов
  25. Генераторы данных
  26. Подсказки типов в Python
  27. Сравнение объектов в Python
  28. Выключение компьютера с помощью Python
  29. split() без разделителя
  30. Отделение звука от видео
  31. Удаление элементов во время итерации
  32. Основы Python
  33. Метод rsub для пользовательских чисел
  34. Лямбда-функции в цикле
  35. Функциональное программирование в Python
  36. Определение имен функций
  37. Библиотека funcy: удобные утилиты
  38. Получение имени функции с помощью inspect
  39. Измерение времени выполнения с помощью time
  40. Numpy: разбиение массивов
  41. Структурирование именованных констант
  42. Проекты на Python
  43. Применение функций в Python
  44. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  45. Поиск повторов в списке
  46. Строки в Python: апострофы и кавычки
  47. Преобразование строк в числа в Python
  48. Запуск Python из интерпретатора
  49. Класс Counter() для подсчета элементов
  50. Перегрузка операторов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию