3. yaml文件数据为键值对

（1）yaml文件中内容为键值对：

# yaml键值对：即python中字典
usr: my
psw: 123455
s: " abc\n"

python解析yaml文件后获取的数据：

{'usr': 'my', 'psw': 123455, 's': ' abc\n'}

（2）yaml文件中内容为“键值对'嵌套"键值对"

# yaml键值对嵌套：即python中字典嵌套字典
usr1:
  name: a
  psw: 123
usr2:
  name: b
  psw: 456

python解析yaml文件后获取的数据：

{'usr1': {'name': 'a', 'psw': 123}, 'usr2': {'name': 'b', 'psw': 456}}

（3）yaml文件中“键值对”中嵌套“数组”

# yaml键值对中嵌套数组
usr3:
usr4:
4. yaml文件数据为数组
（1）yaml文件中内容为数组
# yaml数组
python解析yaml文件后获取的数据：
['a', 'b', 5]
（2）yaml文件“数组”中嵌套“键值对”
# yaml"数组"中嵌套"键值对"
- usr1: aaa
- psw1: 111
  usr2: bbb
  psw2: 222
python解析yaml文件后获取的数据：
[{'usr1': 'aaa'}, {'psw1': 111, 'usr2': 'bbb', 'psw2': 222}]
5. yaml文件中基本数据类型：
s_val: name              # 字符串：{'s_val': 'name'}
spec_s_val: "name\n"    # 特殊字符串：{'spec_s_val': 'name\n'
num_val: 31.14          # 数字：{'num_val': 31.14}
bol_val: true           # 布尔值：{'bol_val': True}
nul_val: null           # null值：{'nul_val': None}
nul_val1: ~             # null值：{'nul_val1': None}
time_val: 2018-03-01t11:33:22.55-06:00     # 时间值：{'time_val': datetime.datetime(2018, 3, 1, 17, 33, 22, 550000)}
date_val: 2019-01-10    # 日期值：{'date_val': datetime.date(2019, 1, 10)}
6. yaml文件中引用
yaml文件中内容
animal3: &animal3 fish
test: *animal3
python读取的数据
{'animal3': 'fish', 'test': 'fish'}
三、python中读取多个yaml文档
1. 多个文档在一个yaml文件，使用 --- 分隔方式来分段
如：yaml文件中数据
# 分段yaml文件中多个文档
animal1: dog
age: 2
animal2: cat
age: 3
2. python脚本读取一个yaml文件中多个文档方法
python获取yaml数据时需使用load_all函数来解析全部的文档，再从中读取对象中的数据
# yaml文件中含有多个文档时，分别获取文档中数据
def get_yaml_load_all(yaml_file):
    # 打开yaml文件
    file = open(yaml_file, 'r', encoding="utf-8")
    file_data = file.read()
    file.close()
    all_data = yaml.load_all(file_data)
    for data in all_data:
        print(data)
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "config.yaml")
get_yaml_load_all(yaml_path)
"""结果
{'animal1': 'dog', 'age': 2}
{'animal2': 'cat', 'age': 3}
四、python对象生成yaml文档
1. 直接导入yaml（即import yaml）生成的yaml文档
通过yaml.dump()方法不会将列表或字典数据进行转化yaml标准模式，只会将数据生成到yaml文档中
# 将python对象生成yaml文档
import yaml
def generate_yaml_doc(yaml_file):
    py_object = {'school': 'zhang',
                 'students': ['a', 'b']}
    file = open(yaml_file, 'w', encoding='utf-8')
    yaml.dump(py_object, file)
    file.close()
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "generate.yaml")
generate_yaml_doc(yaml_path)
"""结果
school: zhang
students: [a, b]
2. 使用ruamel模块中的yaml方法生成标准的yaml文档
（1）使用ruamel模块中yaml前提条件
使用yaml需要安装的模块：ruamel.yaml（pip3 install ruamel.yaml）;
导入的模块：from ruamel import yaml
（2）ruamel模块生成yaml文档
def generate_yaml_doc_ruamel(yaml_file):
    from ruamel import yaml
    py_object = {'school': 'zhang',
                 'students': ['a', 'b']}
    file = open(yaml_file, 'w', encoding='utf-8')
    yaml.dump(py_object, file, Dumper=yaml.RoundTripDumper)
    file.close()
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "generate.yaml")
generate_yaml_doc_ruamel(yaml_path)
"""结果
school: zhang
students:
（3）ruamel模块读取yaml文档
# 通过from ruamel import yaml读取yaml文件
def get_yaml_data_ruamel(yaml_file):
    from ruamel import yaml
    file = open(yaml_file, 'r', encoding='utf-8')
    data = yaml.load(file.read(), Loader=yaml.Loader)
    file.close()
    print(data)
current_path = os.path.abspath(".")
yaml_path = os.path.join(current_path, "dict_config.yaml")
get_yaml_data_ruamel(yaml_path)