python处理json和yaml

前言

本文为在霍格沃兹测试开发学社的学习经历分享，希望有志同道合的小伙伴可以一起交流技术，一起进步~

Json

• Json是轻量级的数据交换格式，是前端和后端交互的时候，统一的一种数据交换格式

• 友好，易于读写，对机器友好，易于解析和生成

• 由列表和字典组成

使用场景：

• 将对象生成为字符串，存入文件、数据库，在网络传输等

• 解析来自文件、数据库、网络传输的字符串成python对象

• 跨语言的数据交换，如python和c/c++/java/javascripts的数据交换

JSON有两种表示结构，对象和数组。

• 对象结构以”{}”大括号开始和结束，中间部分由0或多个以”，”分隔的键值对（key：value）构成。其中关键字是字符串，而值可以是字符串，数值，true,false,null,对象或数组。
• 数组结构以”[ ]”开始和结束，中间由0或多个以”，”分隔的值列表组成。

常用方法：

• json.dumps(python_obj) 把数据类型转换成字符串

• json.loads() 把字符串换成json

• json.dump() 把数据类型转换成字符串并存储在文件中

• json.load(file_stream) 把文件打开，把里面的字符转换成数据类型

import json
data = {
    'name':'jerry',
    'age':'26',
    'gender':'female'
}
print(type(data))

data1 = json.dumps(data)                #转化成字符串格式
print(data1)
print(type(data1))

data2 = json.loads(data1)               #把字符串格式转化成json
print(type(data2))

• python与json数据类型对应关系

python	json	说明
dict	object	字典
list，tuple	array	序列
str	string	字符串
int，float	number	数字类型
True	true	布尔值true
False	false	布尔值false
None	null	空值

常用参数实例:

data = {
    'a':1,
    'b':[12,34,5],
    'c':True,
    'd':"霍格"
}
#indent控制缩进，ensure_ascii控制编码，如果有中文需要设置成False
json_data = json.dumps(data,ensure_ascii=False,indent=4)
print(json_data)

• json.dumps() 函数是将一个 Python 数据类型列表（可以理解为字典）进行json格式的编码（转换成字符串，用于传播）

dict = {"age": "12"}
json_str = json.dumps(dict)

• json.loads() 函数是将 json 格式数据（字符串）转换为字典（方便取出里面的数据），和 json.dumps() 正好相反

json_str = '{"age": "12"}'
dict = json.loads(json_str)
age = dict['age']

• json.dump() 函数用于将 json 信息（字符串）写进文件

json_str = "{'age': '12'}"
file = open('1.json', 'w', encoding='utf-8')
json.dump(json_str, file)

• json.load() 函数用于读取 json 信息（文件）转成字符串，和 json.dump() 相反

file = open('1.json', 'r', encoding='utf-8')
info = json.load(file)

总结

yaml

1. 定义：一种数据序列化格式，用于人类可读性，与脚本语言的交互两方面。被认为可以超越XML和JSON的配置文件

基本语法：

• 大小写敏感
• 使用缩进表示层级关系
• 缩进时不允许使用tab键，只能使用空格
• 缩进的空格数量不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
• #表注释

2. YAML支持的数据结构：

• 对象：键值对的集合，用冒号表示
• 数组：一组按次序排列的值，前面加“-”（数组对应着python中的列表）
• 纯量：单个的，不可再分的值
• 字符串，布尔值，整数，浮点数，Null，时间，日期

#注释
#1-字典  键： 值
username: xiaoming  #冒号后面是空格
password: 123456
info: 配置  #中文不建议使用，有可能会乱码
#字典嵌套
NAME_PSW:
  name:xiaoming
  password:123456

#2-列表格式
-10
-20
-30

# 列表嵌套
-10
-20
-
 -100
 -200

#3-列表嵌套字典
-10
-20
-
 name: tom
 password: 123456

#4 字典嵌套列表
name: TOM
info:
   -10
   -20
   -30
#5 引号 如果是有英文字母或者中文的，不加引号也是字符串
info: "HELLO world"  #引号可以不加 

#如果有转义字符\n等，不加引号就原样输出，如果显示特殊字符效果,就加双引号
info: "HELLO\nworld"

#6 引用 一个数据可以使用很多地方，使用变量
# &变量名   定义变量
# *变量名   引用变量
name: &a tom
name1: *a

#7 能不能多个YAML 写在一起，有字典也有列表  ，加分隔符  ---
-10
-20
-30
---
name: sq

#8 yamL文件可以嵌套yaml
DATA: conf.yaml

3. 创建yaml文件

import yaml

data = {
    "client":{"default":"utf-8"},
    "mysql":{"user":"root","password":123},
    "custom":{
        "user1":{"user":"张三","pwd":666},
        "user2":{"user":"李四","pwd":999},
    }
}
#用dump方法将python对象转成yaml格式的文件
with open('./my.yaml','w',encoding='utf-8') as f:
    # 如果写入的对象含有中文，需要设置一个参数，allow_unicode为True，这样就可以正常显示中文了
    yaml.dump(data,f,allow_unicode=True)

4. 读取yaml文件

#读取yaml文件中的内容转化成python对象
import yaml

with open('./my.yaml','r',encoding='utf-8') as f:
    #解析流中的第一个YAML文档并生成相应的Python对象。
    data = yaml.safe_load(f)

print(data)
print(type(data))

推荐阅读文章链接：接口测试经典面试题：Session、cookie、token有什么区别？_霍格沃兹测试开发学社的博客-CSDN博客