yaml简介 1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language :另一种标记语言.yaml 是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件,看了yaml后,发现这个更直观,更方便,有点类似于json格式 2.yaml基本语法规则: 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,只允许使用空格. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 #表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略,这个和python的…

python的logging模块是用来记录应用程序的日志的.关于logging模块的介绍,我这里不赘述,请参见其他资料.这里主要讲讲如何来读取yaml配置文件进行定制化的日志输出. python要读取yaml文件,就必须安装扩展的模块. 那么我们就安装相应模块. pip install pyyaml yaml文件的格式有点类似于字典,但是它没有括号.接下来就定制一个logging的yaml配置文件. version: 1 disable_existing_loggers: False forma…

支持多种语言:python.js.golang.java.c.c++ YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下. 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,只允许使用空格. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 # 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略. YAML 支持的数据结构有三种. 对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes)…

Yaml简介 Yaml:"Yet Another Markup Language"(是一种标记语言),但为了强调这种语言以数据做为中心,而不是以标记语言为重点,而用反向缩略语重命名. appium中,yaml 是专门用来写配置文件的语言,语言很简洁.强大,格式有点类似于json,感觉要比json强大点. 语法特点: 1.大小写敏感: 2.使用缩进表示层级关系: 3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格: 4.缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可. yaml下载 ht…

python 读写配置文件在实际应用中具有十分强大的功能,在实际的操作中也有相当简捷的操作方案,以下的文章就是对python 读写配置文件的具体方案的介绍,望你浏览完下面的文章会有所收获. python 读写配置文件ConfigParser模块是python自带的读取配置文件的模块.通过他可以方便的读取配置文件. 这篇文章简单介绍一下python 读写配置文件的方法. 配置文件.顾名思议就是存放配置的文件.下面是个例子 点击(此处)折叠或打开 [info] age = 21 name = che…

今日内容 带参数的装饰器: flask框架 + django缓存 + 写装饰器实现被装饰的函数要执行N次 模块 os sys time(三种类型) datetime 和 timezone[了解] 内容回顾 & 补充 1.函数 写代码的方式:面向过程 --> 函数式编程(多) --> 面向对象编程. 1.1 函数基础 def func(a1,a2): pass result = func(1,2) 1.2 参数 补充:对于函数的默认值慎用可变类型. # 如果要想给value设置默认是空列…

从Spring框架4.1.0增加了对YAML的支持,Spring框架4.1.0 maven POM具有Snakeyaml依赖性  . 您可以在Spring Boot应用中使用两种方式加载YAML: 1.使用Java配置类 @Bean public static PropertySourcesPlaceholderConfigurer properties() { PropertySourcesPlaceholderConfigurer propertySourcesPlaceholderConf…

配置文件默认为conf.json 使用函数set完成追回配置项. 使用load或取配置项. 代码如下: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- ''' json配置文件类,调用方法 data_dict = {"", ""} JsonConf.set(data_dict) 即可在当前目录下生成json文件:config.json ''' import json import os class JsonConf: '…

在机器学习中,常常需要读取txt文本中的数据,这里主要整理了两种读取数据的方式 数据内容 共有四列数据,前三列为特征值,最后一列为数据标签 40920 8.326976 0.953952 3 14488 7.153469 1.673904 2 26052 1.441871 0.805124 1 75136 13.147394 0.428964 1 38344 1.669788 0.134296 1 72993 10.141740 1.032955 1 35948 6.830792 1.21319…

10 Minutes to pandas import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dates = pd.date_range(', periods=3) # 创建 16 17 18 等六个日期 df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index=dates, columns=list('ABCD')) # 这是二维的,类似于一个 # Getting # p…