PyYAML（如何為開發人員運作）

介紹

PyYAML是一個用於作為 YAML 解析器和發射器的 Python 庫。 YAML(YAML 不是标记语言)，是一種人類可讀的資料序列化格式，能與 Python 應用程式良好結合，具有出色的錯誤支援、強大的擴展 API 等功能。 YAML 通常用於配置文件和不同數據結構語言之間的数据交换，並考慮到人類可讀性。 稍後在本文中，我們將深入了解IronPDF，來自 的 PDF 生成 Python 套件Iron Software.

PyYAML 的主要特點

1. 可讀格式：YAML 的設計易於閱讀和書寫，使其成為複雜配置文件和數據序列化的理想選擇。

2. 全面支持 YAML 1.1：PyYAML 支持完整的 YAML 1.1 規範，包括 Unicode 支持和自訂資料類型。

3. 與 Python 的整合：PyYAML 提供了特定於 Python 的標籤，允許表示任意的 Python 對象，使其在各種應用中具有多樣性。

4. 錯誤處理：PyYAML 提供合乎情理的錯誤訊息，這在除錯過程中非常有幫助。

安裝

要安裝 YAML 套件，可以使用 pip：

pip install pyyaml

基本用法

以下是使用 PyYAML 從任意 Python 物件載入和轉儲 YAML 文件的簡單範例。

import yaml
# Sample YAML data
yaml_data = """
name: John Doe
age: 30
children:
  - name: Jane Doe
    age: 10
  - name: Jim Doe
    age: 8
"""
# Load YAML data
data = yaml.safe_load(yaml_data)
print(data)
# Dump Python data to YAML
yaml_output = yaml.dump(data, default_flow_style=False)
print(yaml_output)

import yaml
# Sample YAML data
yaml_data = """
name: John Doe
age: 30
children:
  - name: Jane Doe
    age: 10
  - name: Jim Doe
    age: 8
"""
# Load YAML data
data = yaml.safe_load(yaml_data)
print(data)
# Dump Python data to YAML
yaml_output = yaml.dump(data, default_flow_style=False)
print(yaml_output)

輸出

進階功能

1. 自定義資料類型：PyYAML 允許您定義自定義的構造器和表示器，以處理標準 YAML 格式的複雜資料類型。

import yaml
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
def person_representer(dumper, data):
    return dumper.represent_mapping('!Person', {'name': data.name, 'age': data.age})
def person_constructor(loader, node):
    values = loader.construct_mapping(node)
    return Person(**values)
yaml.add_representer(Person, person_representer)
yaml.add_constructor('!Person', person_constructor)
# Object Serialization
person = Person(name='John Doe', age=30)
yaml_data = yaml.dump(person)
print(yaml_data)
# Deserialize YAML to a Person object
loaded_person = yaml.load(yaml_data, Loader=yaml.FullLoader)
print(loaded_person.name, loaded_person.age)

import yaml
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
def person_representer(dumper, data):
    return dumper.represent_mapping('!Person', {'name': data.name, 'age': data.age})
def person_constructor(loader, node):
    values = loader.construct_mapping(node)
    return Person(**values)
yaml.add_representer(Person, person_representer)
yaml.add_constructor('!Person', person_constructor)
# Object Serialization
person = Person(name='John Doe', age=30)
yaml_data = yaml.dump(person)
print(yaml_data)
# Deserialize YAML to a Person object
loaded_person = yaml.load(yaml_data, Loader=yaml.FullLoader)
print(loaded_person.name, loaded_person.age)

輸出

1. 處理大型檔案：PyYAML 可以透過使用基於流的載入和轉儲來有效地處理多個 YAML 文件或大型 YAML 檔案。

import yaml
# Load a large YAML file
with open('large_file.yaml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)
# Dump data to a large YAML file
with open('output_file.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(data, file)

import yaml
# Load a large YAML file
with open('large_file.yaml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)
# Dump data to a large YAML file
with open('output_file.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(data, file)

輸出

介紹 IronPDF

IronPDF是一個強大的 Python 程式庫，專為使用 HTML、CSS、圖像和 JavaScript 創建、編輯及簽署 PDF 文件而設計。 它提供商用級性能且佔用較低的記憶體資源。 主要功能包括：

HTML 轉 PDF

將 HTML 文件、HTML 字串和 URL 轉換為 PDF。 例如，使用 Chrome PDF 渲染器將網頁呈現為 PDF。

跨平台支援

兼容各種 .NET 平台，包括 .NET Core、.NET Standard 和 .NET Framework。 它支援 Windows、Linux 和 macOS。

編輯和簽署

設置屬性、通過密碼和權限添加安全性，並對您的PDF應用數字簽名。

頁面模板和設置

自訂 PDF 的頁眉、頁腳、頁碼和可調整的邊距。 IronPDF 支援響應式版面配置和自定義紙張尺寸。

標準合規性

IronPDF 遵循 PDF 標準，如 PDF/A 和 PDF/UA。 它支持 UTF-8 字符編碼並處理圖像、CSS 和字體等資產。

使用 IronPDF 和 PyYaml 生成 PDF 文件

import yaml
import json
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "your license"
# Sample YAML data with standard yaml tags
yaml_data = """
name: IronPDF User1
age: 25
children:
  - name: IronPDF User2
    age: 23
  - name: IronPDF User3
    age: 24
"""
# Load YAML data to only basic python objects
data = yaml.safe_load(yaml_data)
print(data)
# Dump Python data to YAML
yaml_output = yaml.dump(data, default_flow_style=False)
print(yaml_output)
# Write YAML to File 
with open('output_file.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(yaml_output, file)
# Write YAML as JSON
with open('output_file.json', 'w') as json_file:
    json.dump(yaml_output, json_file)
# Read Json and Indent
output = json.dumps(json.load(open('output_file.json')), indent=2)
print(output)
# create Renderer
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with PYYML</h1>"
content += "<p>YAML data: "+ yaml_data +"</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("awesome.pdf")

import yaml
import json
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "your license"
# Sample YAML data with standard yaml tags
yaml_data = """
name: IronPDF User1
age: 25
children:
  - name: IronPDF User2
    age: 23
  - name: IronPDF User3
    age: 24
"""
# Load YAML data to only basic python objects
data = yaml.safe_load(yaml_data)
print(data)
# Dump Python data to YAML
yaml_output = yaml.dump(data, default_flow_style=False)
print(yaml_output)
# Write YAML to File 
with open('output_file.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(yaml_output, file)
# Write YAML as JSON
with open('output_file.json', 'w') as json_file:
    json.dump(yaml_output, json_file)
# Read Json and Indent
output = json.dumps(json.load(open('output_file.json')), indent=2)
print(output)
# create Renderer
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with PYYML</h1>"
content += "<p>YAML data: "+ yaml_data +"</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("awesome.pdf")

程式碼說明

1. 導入：

   • 該腳本開始時會導入必要的 Python 庫和模組：yaml、json 和 IronPDF。 這些程式庫用於處理 YAML 和 JSON 資料格式，以及使用 IronPDF 生成 PDF。

2. 設定授權金鑰：

   • 有一個步驟是設定許可金鑰(License.LicenseKey = "你的授權密鑰")用於IronPDF。 這對合法且有效地使用IronPDF庫至關重要。

3. 範例 YAML 資料：

   • 定義一個範例的 YAML 格式字符串(yaml_data)包含有關假設性人物及其子女的信息。 此資料用作示範 YAML 處理的範例。

4. YAML 操作：

   • 腳本使用 yaml.safe_load 加載 YAML 數據()** 將其轉換為 Python 資料結構。 這允許腳本以程式化的方式操縱和處理數據。

5. 轉儲到 YAML：

   • 使用 yaml.dump 將 Python 資料結構轉換回 YAML 格式。().** 這演示了如何將 Python 物件序列化為 YAML 格式以進行存儲或傳輸。

6. 寫入檔案：

   • 將 YAML 數據寫入檔案(output_file.yaml)使用 yaml.dump(). 同樣地，它將 YAML 數據轉換為 JSON 格式並寫入另一個檔案。(output_file.json)使用 json.dump().

7. 讀取 JSON 與格式化：

   • 此操作從 output_file.json 讀取 JSON 數據，解析並使用 json.dumps 以 2 個空格縮排格式化。().** 此操作說明如何讀取和格式化 JSON 數據，以提高可讀性或進行進一步處理。

8. 使用 IronPDF 生成 PDF：

   • 使用 IronPDF(ChromePdfRenderer()**)將 HTML 內容字串渲染成 PDF 文件。 HTML內容包含作為文件內容一部分的原始YAML數據。

9. 保存 PDF：

   • 這最後一步將保存生成的 PDF 文件(awesome.pdf)保存至檔案系統使用 pdf.SaveAs(). 它演示了如何以程式化方式創建和儲存 PDF 文件。

輸出

PDF

IronPDF 授權

IronPDF 在 Python 的授權金鑰上運行。 IronPDF for Python 提供 یک免費試用授權密鑰允許用戶在購買前試用其豐富的功能。

在使用 IronPDF 套件之前，將授權密鑰放置在腳本的開頭：

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

結論

PyYAML 是一個強大且靈活的庫，用於在 Python 中處理 YAML。 其易讀格式、完整的 YAML 1.1 支援以及與 Python 的整合，使其成為配置文件、數據序列化等的理想選擇。 無論您是在處理簡單配置還是複雜數據結構，PyYAML 都提供了有效處理 YAML 數據所需的工具。

IronPDF 是一個 Python 套件，用於將 HTML 內容轉換為 PDF 文件。 它提供了一個簡單的 API(ChromePdfRenderer)供開發人員從 HTML 生成高質量的 PDF，包括支持 CSS 和 JavaScript 等現代 Web 標準。 這使得它成為一個有效的工具，可以直接從 Python 應用程序動態創建和保存 PDF 文檔。