私が持っています
>>> import yaml
>>> yaml.dump(u'abc')
"!!python/unicode 'abc'\n"
でも私はしたい
>>> import yaml
>>> yaml.dump(u'abc', magic='something')
'abc\n'
タグ付けを強制しない魔法のパラメーターは何ですか?
dump
の代わりにsafe_dump
を使用できます。任意のPythonオブジェクトを表すことができません。また、YAMLをload
すると、str
を取得します。 unicode
の代わりにオブジェクト。
これはどう:
def unicode_representer(dumper, uni):
node = yaml.ScalarNode(tag=u'tag:yaml.org,2002:str', value=uni)
return node
yaml.add_representer(unicode, unicode_representer)
これにより、Unicodeオブジェクトのダンプはstrオブジェクトのダンプと同じように動作するようです(Python 2.6)。
In [72]: yaml.dump(u'abc')
Out[72]: 'abc\n...\n'
In [73]: yaml.dump('abc')
Out[73]: 'abc\n...\n'
In [75]: yaml.dump(['abc'])
Out[75]: '[abc]\n'
In [76]: yaml.dump([u'abc'])
Out[76]: '[abc]\n'
標準のDumperクラスが行うすべてを実行するが、strおよびunicodeの表現をオーバーライドする新しいダンプクラスが必要です。
from yaml.dumper import Dumper
from yaml.representer import SafeRepresenter
class KludgeDumper(Dumper):
pass
KludgeDumper.add_representer(str,
SafeRepresenter.represent_str)
KludgeDumper.add_representer(unicode,
SafeRepresenter.represent_unicode)
につながる
>>> print yaml.dump([u'abc',u'abc\xe7'],Dumper=KludgeDumper)
[abc, "abc\xE7"]
>>> print yaml.dump([u'abc',u'abc\xe7'],Dumper=KludgeDumper,encoding=None)
[abc, "abc\xE7"]
確かに、私はまだこれをきれいに保つ方法に困惑しています。
>>> print u'abc\xe7'
abcç
そして、それは後のyaml.load()を壊します
>>> yy=yaml.load(yaml.dump(['abc','abc\xe7'],Dumper=KludgeDumper,encoding=None))
>>> yy
['abc', 'abc\xe7']
>>> print yy[1]
abc�
>>> print u'abc\xe7'
abcç
interjayの優れた答えに加えて、ファイルエンコーディングを処理する場合は、Unicodeをリロードしたままにすることができます。
# -*- coding: utf-8 -*-
import yaml
import codecs
data = dict(key = u"abcç\U0001F511")
fn = "test2.yaml"
with codecs.open(fn, "w", encoding="utf-8") as fo:
yaml.safe_dump(data, fo)
with codecs.open(fn, encoding="utf-8") as fi:
data2 = yaml.safe_load(fi)
print ("data2:", data2, "type(data.key):", type(data2.get("key")) )
print data2.get("key")
test2.yamlエディターのコンテンツ:
{key: "abc\xE7\uD83D\uDD11"}
印刷出力:
('data2:', {'key': u'abc\xe7\U0001f511'}, 'type(data.key):', <type 'unicode'>) abcç????
さらに、 http://nedbatchelder.com/blog/201302/war_is_peace.html を読んだ後、safe_load/safe_dumpがとにかく行きたいところだと確信しています。
PythonとYAMLで始めましたが、おそらくこれも役立つかもしれません。出力を比較するだけです:
def test_dump(self):
print yaml.dump([{'name': 'value'}, {'name2': 1}], explicit_start=True)
print yaml.dump_all([{'name': 'value'}, {'name2': 1}])