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yaml應用總結
yaml是乙個堪比xml，json資料格式的更加方便，簡潔的，易於人眼閱讀的序列化資料格式。在很多的指令碼語言中都有涉及，下面以其在python語言中為例，簡單的記錄一下，以備今後複習所用。
這貌似是所有試驗的開場白了，那就是搭建好本次試驗的環境。因為python解析的時候，需要解析器的支援，所以需要安裝乙個。
博主的為windows64位，所以選擇途中箭頭所示的版本。具體要依照個人情況而定。
安裝是否成功的驗證方法就是開啟python直譯器，import一下即可。若出現下圖，那麼恭喜，環境搭建完畢了。
總的來說，語法沒什麼難度，也是人們司空見慣的了。
- 大小寫敏感
- 使用縮排表示層級關係
- 縮排時不允許使用tab鍵，只允許使用空格。
- 縮排的空格數目不重要，只要相同層級的元素左側對齊即可
另外，和python的注釋方式一樣，以#號作為注釋符，很人性化了吧。
yaml本身語法很簡單，但是卻可以基於此實現比較強大的配置功能。思考一下，作為乙個配置檔案，可能出現的情況有哪些？
其實，認真的思考一下就會明白了。yaml不是乙個憑空捏造的資料格式，而是經過了實際考驗的人性化設計的一套規範。針對上面的問題，答案就是yaml本身支援的資料結構了，也很好記憶。
列表，陣列
模擬python語言，yaml性質與其保持一致。但是書寫方式上來說嘛，也可以是不一致的。大致有如下兩種：
['陣列1','陣列2','陣列3','陣列4','陣列5']-陣列1
-陣列2
-陣列3
-陣列4
-陣列5
原子量也即是純量，不能再細分的資料結構。模擬其他的程式語言，yaml也充分地考慮到了這一點。
日期： 採用復合 iso8601 格式的年、月、日表示。如1970-01-01
關於強制型別轉換： 可以通過兩個英文感嘆號+新的資料型別的方式來進行強制的型別轉換。
如：
e: !!str 123
f: !!str true
這裡主要是記錄一下yaml在python語言中的應用。模擬於json庫，yaml庫與其有驚人的相似之處。乙個load方法，乙個dump方法。顧名知義，也比較的好理解。
下面是從網上找的乙個簡單的按照yaml語法書寫的乙個檔案，將作為待會的源來使用。
name: tom smithage: 37spouse: name: jane smith age: 25children: -name:
jimmy
smith
age: 15 -name1:
jenny
smith
age1: 12
# coding:utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')# __author__ = '郭 璞'
# __date__ = '2016/10/31'
# __desc__ = yaml 在python中的應用import yamlstream = file('example.yaml', 'r')data = yaml.load(stream)print data['children'][0]['name']
jimmy smith# coding:utf-8
import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')# __author__ = '郭 璞'
# __date__ = '2016/10/31'
# __desc__ = yaml 在python中的應用
print yaml.dump(s)lists = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliu']print yaml.dump(lists)class
person
(object):
def__init__
(self, name, age): self.name = name self.age = agep1 = person('zhangsan', 19)p2 = person('lisi', 20)p3 = person('wangwu', 21)persons = [p1, p2, p3]print yaml.dump(persons)
同樣的，這裡也可以看到強制型別轉換的身影。
這樣的話，模擬json庫的學習，yaml庫也可以很好的被應用了。
使用這樣的方式可以最大限度的解耦和**，實現更高的可移植性。
同樣，寫配置檔案也不一定要用yaml，還可以有很多的選擇，比如configparser了，.ini了，還可以自定義（借助於正規表示式做好相關的訪問即可）。
沒有哪種是最好的，只有適合的才是最好的。在不同的場合選擇適合自己的配置檔案的書寫方式即可。
(^__^) 嘻嘻……
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