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如何使用python从字典中编写yaml文件?

pyyaml yaml python-2.7 python-3.x python

ShortCircuit · 技术社区 · 8 年前

我有一个csv文件,其中包含数据,其中标题包含键,单元格包含值。我想使用python从csv文件的内容创建一个yaml文件。

我创建了一本K:V对词典;然而,我一直在尝试将K:V对放入yaml文件中。

yaml的结构必须:

key1: value1
key2: value2
key3:
  -  key4: value4
     key5: {key6: [value6]
key7: value7
key8: value8
key9: value9
  -
  -
---

如果我手动创建这些,我将有1000多个YAML,因此这非常耗时且不现实。

我想知道你们更有经验的人可能有什么想法。

我非常希望输出遍历字典,创建一个巨大的YAML列表,如下所示:

key1: value1
key2: value2
key3:
  -  key4: value4
     key5: {key6: [value6]
key7: value7
key8: value8
key9: value9
  -
  -
---
key1: value1
key2: value2
key3:
  -  key4: value4
     key5: {key6: [value6]
key7: value7
key8: value8
key9: value9
  -
  -
---
key1: value1
key2: value2
key3:
  -  key4: value4
     key5: {key6: [value6]
key7: value7
key8: value8
key9: value9
  -
  -
---
key1: value1
key2: value2
key3:
  -  key4: value4
     key5: {key6: [value6]
key7: value7
key8: value8
key9: value9
  -
  -
---

示例代码:

import csv
import yaml

def csv_dict_list(variables_file) :

    reader=csv.DictReader(open(variables_file, 'r'))
    dict_list = []
    for line in reader:
        dict_list.append(line)
    return dict_list

yaml_values = csv_dict_list(sys.argv[1])

无论我在这之后尝试什么,我都无法使用yaml获得所需的输出。load()或yaml。load\u all()。

1 回复 | 直到 8 年前

Anthon 8 年前

首先,你应该使用 dump() 或 dump_all() ,因为您想编写YAML,而不是使用 load() .

您还应该知道,CSV读取器在Python 2.7上返回的内容与在Python 3.6上返回的有所不同:首先 list 属于 dict 从返回 csv_dict_list 在第二个a 列表 属于 OrderedDict ). 这本身不会是一个问题,但Pyaml转储了一个带有已排序键的dict,以及一个带有标记的orderedict。

您建议的YAML也无效,因为行中的流样式映射:

 key5: {key6: [value6]

不是以 } 在文档结束之前,您还不能有:

key9: value9
  -
  -

任一使用:

key9: value9
key10:
  -
  -

或

key9: 
  - value9
  -

或者类似的东西(也没有等效的Python数据结构,对于一个键和同一个键都有值和列表,因此即使在Python中也无法实际创建类似的内容)。

PyYAML还缺乏对块样式序列缩进的支持。如果您这样做:

import yaml
print(yaml.dump(dict(x=[dict(a=1, b=2)]), indent=4))

输出仍将保持左对齐:

x:
- {a: 1, b: 2}

为了防止在使用PyYAML时遇到所有这些问题,并避免Python版本中的差异,我建议您使用ruamel。yaml(免责声明:我是该软件包的作者)和以下代码:

import sys
import csv
import ruamel.yaml

Dict = ruamel.yaml.comments.CommentedMap

def csv_dict_list(variables_file) :
    reader=csv.reader(open(variables_file, 'r'))
    key_list = None
    dict_list = []
    for line in reader:
        if key_list is None:
            key_list = line
            continue
        d = Dict()
        for idx, v in enumerate(line):
            k = key_list[idx]
            # special handling of key3/key4/key5/key6
            if k == key_list[2]:
                d[k] = []
            elif k == key_list[3]:
                d[key_list[2]].append(Dict([(k, v)]))
            elif k == key_list[4]:
                d[key_list[2]][0][k] = dt = Dict()
                dt.fa.set_flow_style()
            elif k == key_list[5]:
                d[key_list[2]][0][key_list[4]][k] = [v]
            else:
                d[k] = v
        dict_list.append(d)
    return dict_list

data = csv_dict_list('test.csv')


yaml = ruamel.yaml.YAML()
yaml.indent(sequence=4, offset=2)
yaml.dump_all(data, sys.stdout)

具有 test.csv :

key1,key2,key3,key4,key5,key6,key7,key8,key9
value_a1,value_a2,value_a3,value_a4,value_a5,value_a6,value_a7,value_a8,value_a9
value_b1,value_b2,value_b3,value_b4,value_b5,value_b6,value_b7,value_b8,value_b9

这将提供:

key1: value_a1
key2: value_a2
key3:
  - key4: value_a4
    key5: {key6: [value_a6]}
key7: value_a7
key8: value_a8
key9: value_a9
---
key1: value_b1
key2: value_b2
key3:
  - key4: value_b4
    key5: {key6: [value_b6]}
key7: value_b7
key8: value_b8
key9: value_b9

在Python 2.7和Python 3.6上