Python サーバー プログラミング: PyYAML を使用した YAML 形式の解析

Python サーバー プログラミング: YAML 形式の解析に PyYAML を使用する

インターネット テクノロジーの急速な発展に伴い、サーバー プログラミングの重要性がますます高まっています。強力なプログラミング言語として、Python は開発者の間でますます人気が高まっています。 PyYAML は、Python で最も一般的に使用される YAML 形式パーサーの 1 つです。この記事では、開発者が Python サーバーをより適切にプログラムできるように、PyYAML を使用して YAML 形式を解析する方法を紹介します。

YAML とは何ですか?

YAML (Yet Another Markup Language) は軽量なデータ交換形式で、XML や JSON などのデータ形式と比較して読み書きが容易な形式です。 YAML 形式のデータはシリアル化され、人間が読み取って理解することができます。 YAML はもともと、XML が煩雑で読みにくいという問題を解決するために開発されました。

YAML 形式の例:

- name: Alice
  age: 25
  occupation: programmer
- name: Bob
  age: 30
  occupation: designer

PyYAML を使用した YAML 形式の解析

PyYAML は、Python で最も一般的に使用される YAML 形式パーサーの 1 つです。これは、YAML 1.1 および 1.2 のすべてのコア機能をサポートするフル機能の YAML パーサーです。 PyYAML を使用して YAML 形式を解析するのは非常に簡単で、yaml.load() メソッドを通じて YAML 形式のデータを Python オブジェクトに変換するだけです。

import yaml

with open("data.yaml", 'r') as stream:
    data = yaml.load(stream)

print(data)

上記のコードは、data.yaml ファイル内の YAML 形式のデータを読み取って Python オブジェクトに変換し、最後に出力を出力します。

PyYAML では、yaml.dump() メソッドを使用して、Python オブジェクトを YAML 形式のデータに変換することもできます。

import yaml

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'occupation': 'programmer'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'occupation': 'designer'}
]

print(yaml.dump(data))

上記のコードは、Python リストを YAML 形式のデータに変換し、出力を出力します。

PyYAML の高度な機能

基本的な YAML 形式の解析とシリアル化に加えて、PyYAML は、型変換、カスタム タグ、検証、拡張機能などの多くの高度な機能も提供します。次に、これらの機能のいくつかをさらに詳しく見ていきます。

型変換

PyYAML は、YAML 形式のデータから、文字列、整数、浮動小数点数、辞書、リストなどを含む Python 組み込み型への自動変換をサポートします。たとえば、次の YAML 形式データを Python オブジェクトとして読み取ります。

date: 2021-06-25
count: 300
price: 99.99

読み取りプロセス中に、PyYAML は date フィールドを Python の datetime.date## に自動的に変換します。オブジェクトの場合、count フィールドは Python の整数型に変換され、price フィールドは Python の浮動小数点型に変換されます。

import datetime

class CustomDate:
    def __init__(self, year, month, day):
        self.date = datetime.date(year, month, day)

import yaml

def custom_date_representer(dumper, data):
    return dumper.represent_scalar('!CustomDate', '{}/{}/{}'.format(data.date.year, data.date.month, data.date.day))

def custom_date_constructor(loader, node):
    value = loader.construct_scalar(node)
    year, month, day = map(int, value.split('/'))
    return CustomDate(year, month, day)

data = [
    CustomDate(2021, 6, 25),
    CustomDate(2021, 6, 26)
]

yaml.add_representer(CustomDate, custom_date_representer)
yaml.add_constructor('!CustomDate', custom_date_constructor)

print(yaml.dump(data))

!CustomDate を定義し、対応する representer メソッドと constructor メソッドを定義して、カスタム クラスを YAML 形式に変換し、元のオブジェクトに復元します。

import yaml

with open("data.yaml", 'r') as stream:
    try:
        data = yaml.safe_load(stream)
    except yaml.YAMLError as exc:
        print(exc)

yaml.safe_load() メソッドを使用して YAML 形式データをロードし、データの正確さに基づいて、対応するデータの情報を取得します。

import yaml

class CustomType:
    pass

def represent_custom_type(dumper, data):
    return dumper.represent_scalar('!CustomType', None)

yaml.add_representer(CustomType, represent_custom_type)

data = CustomType()

print(yaml.dump(data))

CustomType を新しいタグ !CustomType を追加し、対応する representer メソッドを定義して、それを YAML 形式のデータに変換します。

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