yaml-ist-toll:!! float 10
Auch mit Verlinkungen kannst du arbeiten, zum Beispiel wenn du an zwei Stellen deines Objektes dieselben Daten benötigst. Mehr dazu findest du weiter unten im Beitrag. Wie installiere ich die YAML Erweiterung für Python? Die Installation der YAML Erweiterungen ist mittels PIP möglich. Das Modul heißt "pyyaml" und kann mit folgenden Befehle installiert werden. Python datei schreiben. Dieser Befehle kann bei dir unterschiedlich ausfallen, je nachdem wo und wie du PIP installiert hast. Details hierzu in meinem PIP Artikel. pip install pyyaml
pip3 install pyyaml
Wie kann ich YAML Dateien in Python importieren? Nun wollen wir uns einmal das Laden der YAML Datei via Python im Detail anschauen. Um mit Python eine YAML Datei einzulesen (auch mit einer YML Dateiendung zu finden) muss du erst einmal, wie du es bereits von Python gewohnt bist, die Datei öffnen. Ich empfehle dir dafür immer einen Context Manager zu verwenden, da dieser das Schließen automatisch für dich übernimmt. Anschließend können wir unsere YAML/YML Datei auch schon mit safe_load einlesen, es gibt auch eine Variante mit der Lord Methode, diese solltest du aber in der Regel nicht verwenden.
Python Datei Schreiben Zeilenumbruch
access_time Geschätzte Lesezeit ca. Minuten
YAML (YAML Ain't Markup Language) ist eine einfache Datenserialisierungssprache, durch das Arbeiten mittels Einrückungen ist sie schon von der Syntax der prädestinierte Datentyp um mit Python zusammenzuarbeiten. Natürlich gibt es YAML Erweiterungen auch für viele andere Sprachen wie zum Beispiel für PHP, GO, C, Dart, Haskell, Java, Rust, Swift. Auf der offiziellen Webseite von YAML wird es so beschrieben:
⭐ YAML is a human-friendly data serialization language for all programming languages. Wo sind die Vorteile von YAML gegenüber JSON? Das Besondere an YAML ist, dass es ebenfalls JSON Syntax unterstützt. Das bedeutet eine YAML File kann auch einfach JSON Syntax enthalten und kann trotzdem geparst werden. Den YAML ist ein Superset von JSON. Valides JSON ist auch valides YAML. So kannst du deine Konfigurationen schnell auf YAML ändern. Python csv datei schreiben. Denn auch jeden TYP den du in JSON vorfindest, kannst du mit der YAML Syntax abbilden. Des Weiteren zu der einfachen Syntax fügt YAML Möglichkeiten hinzu, Typen zu definieren, auch ein Integer in einen Float zu konvertieren ist zum Beispiel möglich.
Python Csv Datei Schreiben
Dann haben wir den JSON-Dateinamen und die JSON-Zeichenkette selbst in zwei Variablen gespeichert. Dann erstellen und öffnen wir eine neue Datei mit dem Namen, den wir im Schreibmodus gewählt haben. Anschließend verwenden wir die Funktion loads aus dem Modul json, um die JSON-Zeichenkette in ein Python-Dictionary zu konvertieren und in eine Datei zu schreiben. Die Funktion akzeptiert eine gültige JSON-Zeichenkette und konvertiert sie in ein Python-Dictionary. Wenn für diese Funktion eine ungültige Zeichenkette angegeben wird, wird der Fehler coder. Python datei schreiben zeilenumbruch. JSONDecodeError ausgegeben. Stellen Sie also sicher, dass Sie eine korrekte Zeichenkette übergeben, oder verwenden Sie zur Fehlerbehandlung einen Block try-except-finally. Als nächstes verwenden wir die Methode dump(), die uns das Modul json zur Verfügung stellt. Diese Methode akzeptiert ein Python-Dictionary und einen Dateideskriptor als Parameter und schreibt die Daten des Dictionaries in die Datei. Die Methode dump() funktioniert genau dann, wenn die Datei nicht in einem Binärformat geöffnet ist, dh "wb" und "rb" funktionieren nicht und führen zu einem TypeError.
Python Datei Schreiben
Erklärung folgt im nächsten Abschnitt. Beim Laden kannst du direkt noch einmal Fehler abfangen. Falls keine Fehler auftreten kannst du dann mit deiner YAML Datei weiterarbeiten. Die Variable, die dadurch erstellt wurde, ist ein Dictionary. Mit diesen Daten kannst du nun wieder ganz normal Arbeiten. Im Fall des Fehlers wird in meinem Fall der Fehler ausgegeben und anschließend das Programm beendete. Natürlich kannst du in so einem Fall auch zum Beispiel eine Standardkonfiguration laden. Gerade dadurch, das Arbeiten mit Arrays, Key Value Objekten und einigen weiteren Optionen, finde ich das Format gerade für aufwendigere Konfigurations-Dateien gut geeignet. Python Exportieren Daten nach Excel | Delft Stack. import yaml
import sys
with open("") as fileStream:
try:
loaded = fe_load(fileStream)
except yaml. YAMLError as exception:
print(exception)
(0)
if loaded:
print(loaded)
Weshalb du safe_load und nicht load verwenden solltest! Falls du nicht gewährleisten kannst, dass der Ursprung deiner Daten sicher ist, solltest du immer mit dem SafeLoader arbeiten oder du verwendest direkt die Methode safe_load.
Der Befehl zum Installieren der Bibliothek XlsWriter ist unten angegeben. pip install XlsxWriter
Eine funktionierende Demonstration dieses Ansatzes ist unten gezeigt. YAML in Python lesen und schreiben - Anleitung | HelloCoding. import xlsxwriter
workbook = book('')
sheet = d_worksheet()
('A1', 'Maisam')
('A2', 'Abbas')
()
Datei: Wir haben Daten in die Excel-Datei mit Pythons Bibliothek xlswriter im obigen Code geschrieben. Verwandter Artikel - Python Excel Lesen einer Excel-Datei mit Python XLSX-Dateien mit Python und Pandas lesen