yaml/json

区别：
1、dump(),load() 处理的是json文件
2、dumps(),loads() 处理的是字符串

json.dumps() 将字典类型转化成字符串类型
json.loads()   将字符串类型转化成字典类型
json.dump()  将dict类型的数据转成str，并写入到json文件
json.load()    将从json文件中读取数据

 

f是文件流

data = yaml.load(f)

 

YAML

    1. 从yaml中读取出的数据可以直接为json或列表
    2. 编写数据语法简单

    规则

    1.大小写敏感
    2.使用缩进表示层级关系
    3.缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
    4.缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可

• 支持的数据结构

     1.对象：键值对的集合
     2.数组：一组按次序排列的值，又称为列表（list）
     3.纯量（scalars）：单个的、不可再分的值

• 锚点&和引用*

     锚点：标注一个内容，锚点名称自定义
     引用：使用被标注的内容<<: *锚点名

1.4 数据类型
1. 字典
语法：
1). 直接以字典的形式编写 {"name":"张三","age":18}
2). 键名+冒号+空格+值
如： name: "张三"
提示：
1. 如果值为字典或列表，必须换行+缩进 
注意事项：
1. 需求达到字典格式，字典格式一定确保准确。
2. 键值对无顺序可言，因为在字典中不需要顺序。
3. yaml内的语法是一个完整串，不可多个串。
2. list
语法：
1). 直接以列表形式编写 [1,2,3]
2). 杠(-)+空格( )+值 如： - "张三"
相同级别有几个，就有几个杠(-),值为字典或列表换行+缩进。
3. 纯量
1. 字符串：name: "张三" 注意；整型带引号为字符串
2. 整型： 如：num: 30 注意：不带引号
3. 浮点型： 如：18.234 最多小数位为15位
4. 布尔型：
1). TRUE/FALSE
2). true/false
3). True/False
5. 空
1). Null
2). NULL
3). (空格)
4). ~
5). null
6. 日期：
1). 2018-12-12 12:12:12
2). 2018-12-12 12:12:12.999999
4. 锚点 
定义：&imp
位置：键名后定义 如： name: &imp
引用：<<: *imp
注意：
1. 锚点键名不能和被引用键名相同
1.5 安装
命令：pip install pyyaml

1.6 yaml文件读取
1. 方法：yaml.load(stream)
2. 操作：

with open('../Data/login_data.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
    print(data)

1.7 yaml文件写入
1. 方法：yaml.dump(data,stream)
data:为要写入的串
stream: 写入**.yaml文件名及目录
2. 操作：

data = {"name": "li", "age": 18}

with open("./02.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
    yaml.dump(data, f, allow_unicode=True)

3. 注意：
allow_unicode:使用Unicode编码，否则写入为乱码。
encoding="utf-8"：不设置的话，读取格式为乱码（低pycharm版本）。 

 

#{name: li, age: 18, datas: {height: 180, weight: 130}}

#neme: "li"
#age: 18
#datas:
#  height: 180
#  weight: 130

#[1, 2, 3]
#- 1
#- 2
#- 3

#[1, 2, [3, [4,5]], 6]
#[1, 2, [3, [4, 5]], 6]

#- 1
#- 2
#-
#  - 3
#  -
#    - 4
#    - 5
#- 6

#[1, 3, {'a': 0, 'b': ['d', 'l', 'm', {'c': 0, 8: 'l'}, 't']}, 9]
- 1
- 3
-
  a: 0
  b:
    - d
    - l
    - m
    -
      c: 0
      8: l
    - t
- 9