Python - Yaml 파일 파싱하는 방법

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PyYaml 라이브러리를 이용하여 Yaml 파일을 파싱하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

1. 파싱할 Yaml 파일

Yaml 형식은 XML 문서보다 가벼우며 가독성이 좋습니다. 그래서 프로젝트 설정 문서 같은데 자주 사용됩니다.

이 글에서는 아래와 같은 형식의 Yaml 파일을 파이썬에서 파싱하려고 합니다.

users:
  - name: John Doe
    age: 30
    city: New York
  - name: Alex
    age: 35
    city: San Jose
  - name: Patrick
    age: 32
    city: Washington

2. Yaml 파싱

Yaml 파일을 아래와 같이 파일로 읽어서, yaml.load()를 사용하여 파싱할 수 있습니다. 파싱된 데이터는 리스트와 딕셔너리 형태로 전달됩니다.

import yaml

file_path = "/tmp/example.yaml"

# Open and parse the YAML file
with open(file_path, "r") as file:
    yaml_data = file.read()
    parsed_data = yaml.load(yaml_data, Loader=yaml.FullLoader)
    print(parsed_data)

Output:

{'users': [{'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'New York'}, {'name': 'Alex', 'age': 35, 'city': 'San Jose'}, {'name': 'Patrick', 'age': 32, 'city': 'Washington'}]}

그렇기 때문에, 아래와 같이 구조적으로 개별 속성에 접근할 수 있습니다.

  • parsed_data['users']
  • parsed_data['users'][0]
  • parsed_data['users'][0]['name']
import yaml

file_path = "/tmp/example.yaml"

# Open and parse the YAML file
with open(file_path, "r") as file:
    yaml_data = file.read()
    parsed_data = yaml.load(yaml_data, Loader=yaml.FullLoader)

    print(parsed_data['users'])
    print(parsed_data['users'][0])
    print(parsed_data['users'][0]['name'])
    print(parsed_data['users'][1])
    print(parsed_data['users'][1]['name'])

Output:

[{'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'New York'}, {'name': 'Alex', 'age': 35, 'city': 'San Jose'}, {'name': 'Patrick', 'age': 32, 'city': 'Washington'}]
{'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'New York'}
John Doe
{'name': 'Alex', 'age': 35, 'city': 'San Jose'}
Alex

3. Yaml 형식의 문자열을 파싱하는 방법

파일의 내용을 파싱하지 않고, Yaml 형식의 문자열로 파싱하려면 아래와 같이 파싱하면 됩니다.

  • 파일에서 텍스트를 가져오는 부분이 생략되고, yaml.load()에 문자열 전달하면 됨
import yaml

yaml_data = """
users:
  - name: John Doe
    age: 30
    city: New York
  - name: Alex
    age: 35
    city: San Jose
  - name: Patrick
    age: 32
    city: Washington
"""

parsed_data = yaml.load(yaml_data, Loader=yaml.FullLoader)
print(parsed_data)

Output:

{'users': [{'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'New York'}, {'name': 'Alex', 'age': 35, 'city': 'San Jose'}, {'name': 'Patrick', 'age': 32, 'city': 'Washington'}]}
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