YAML이란?
- YAML(YAML Ain't Markup Language)은 가독성이 좋고, 계층 구조를 표현하기 쉬우며, 코드 생성이 용이합니다.
- YAML은 설정 파일, 로그 파일, 데이터 교환 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
구성 요소 및 문법
- 스칼라 값(scalar)은 문자열, 숫자, 불린 등의 단일 값을 의미합니다.
- 시퀀스(sequence)는 순서가 있는 값의 목록을 나타냅니다.
- 매핑(mapping)은 키-값 쌍으로 이루어진 데이터 구조입니다.
- 주석은 # 기호로 시작합니다.
- 앵커(&)와 별칭(*)을 사용하여 중복 데이터를 재사용할 수 있습니다.
JSON과의 비교
항목 | 설명 |
---|---|
가독성 | YAML은 사람이 읽고 쓰기 쉽도록 설계되었으며, JSON보다 더 자연스러운 언어 구조를 가지고 있습니다 |
주석 | YAML은 주석을 지원하여 문서 내에서 설명을 추가할 수 있지만, JSON은 주석을 지원하지 않습니다 |
표현력 | YAML은 앵커와 별칭 같은 고급 기능을 제공하여 데이터의 중복을 줄일 수 있지만, JSON은 이러한 기능을 제공하지 않습니다 |
사용 사례 | YAML은 주로 설정 파일, 문서 헤더 등 사람이 직접 다루는 데이터에 사용됩니다. 반면, JSON은 웹 API와 같은 애플리케이션 간 데이터 교환에 널리 사용됩니다 |
YAML 예시
document.yaml
# This is a comment.
# Scalar values
name: John Doe
age: 30
gender: male
# Sequence
hobbies:
- Hiking
- Reading
- Cooking
# Mapping
address:
street: 123 Main Street
city: Anytown
state: CA
zip: 12345
PyYAML 설치
- Python의 YAML 라이브러리: PyYAML
- PyYAML 설치:
pip install pyyaml
- 라이브러리 로드:
import yaml
YAML 파일 읽기
하나의 문서를 읽을 때는 yaml.safe_load()
함수를 사용합니다.
import yaml
with open('document.yaml') as f:
document = yaml.safe_load(f)
print(document)
- YAML의 스칼라 값은 Python의 문자열, 숫자, 불린 등에 매핑됩니다.
- YAML의 시퀀스는 Python의 리스트에 매핑됩니다.
- YAML의 매핑은 Python의 딕셔너리에 매핑됩니다.
여러 문서를 읽을 때는 yaml.safe_load_all()
함수를 사용합니다.
documents.yaml
---
name: John
age: 30
---
name: Jane
age: 25
import yaml
with open('documents.yaml') as f:
documents = yaml.safe_load_all(f)
for document in yaml.safe_load_all(f):
print(document)
YAML 파일 쓰기
- yaml.dump(data, stream) 함수를 사용하여 Python 데이터 구조를 YAML 형식으로 변환할 수 있습니다.
- data에는 Python 데이터 구조(리스트, 딕셔너리 등)를 전달합니다.
- stream에는 YAML 문자열이나 파일 객체를 전달할 수 있습니다.
import yaml
config = {
'name': 'John Doe',
'age': 30,
'skills': ['Python', 'YAML']
}
with open('config.yaml', 'w') as f:
yaml.dump(config, f)
아래와 같은 config.yaml
파일이 생성됩니다.
age: 30
name: John Doe
skills:
- Python
- YAML
프로젝트 설정 관리 예시
config.yaml
: 예시
database:
host: localhost
port: 3306
username: user
password: pass
server:
port: 8080
logging:
level: INFO
app.py
: 예시
import yaml
with open('config.yaml') as f:
config = yaml.safe_load(f)
print(config['database']['host'])
print(config['server']['port'])
print(config['logging']['level'])
프로젝트 설정 파일을 개발와 운영을 분리하여 관리할 수 있습니다.
개발 환경에서는 config_dev.yaml, 운영 환경에서는 config_prod.yaml 파일을 사용할 수 있습니다.
앵커(&)와 별칭(*)을 사용
앵커(&)와 별칭(*)은 문서 내에서 반복되는 값을 정의하고 재사용하기 위해 사용됩니다.
server_config.yaml
default_settings: &defaultSettings
timeout: 120
enable: true
max_connections: 10
server1:
<<: *defaultSettings
ip: 192.168.1.1
server2:
<<: *defaultSettings
ip: 192.168.1.2
max_connections: 20
import yaml
with open('server_config.yaml') as f:
server_config = yaml.safe_load(f)
print(server_config)
# 결과
{'default_settings': {'timeout': 120, 'enable': True, 'max_connections': 10}, 'server1': {'timeout': 120, 'enable': True, 'max_connections': 10, 'ip': '192.168.1.1'}, 'server2': {'timeout': 120, 'enable': True, 'max_connections': 20, 'ip': '192.168.1.2'}}
한글이 포함된 YAML 파일
한글이 포함된 YAML 파일을 읽을 때는 encoding='utf-8'
옵션을 사용합니다.
# document_kr.yaml
name: 홍길동
age: 30
import yaml
with open('document_kr.yaml', encoding='utf-8') as f:
document_kr = yaml.safe_load(f)
print(document_kr)
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