huutanweiner
New member
## Python và Yaml: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu
[!blob/master/python_and_yaml.ipynb)
[! [Binder] (https://mybinder.org/badge_logo.svg)] (https://mybinder.org/v2/gh
[!
[! [Twitter] (https:
### YAML là gì?
YAML (nhưng một ngôn ngữ đánh dấu khác) là định dạng tuần tự dữ liệu có thể đọc được của con người.Nó được thiết kế để dễ đọc và viết, và nó thường được sử dụng cho các tệp cấu hình và trao đổi dữ liệu.YAML là một superset của JSON, có nghĩa là bất kỳ tệp JSON hợp lệ nào cũng là một tệp YAML hợp lệ.Tuy nhiên, YAML có một số tính năng làm cho nó biểu cảm hơn JSON, chẳng hạn như hỗ trợ cho các bình luận, neo và thẻ.
### Tại sao sử dụng yaml?
Có một số lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng YAML thay vì JSON.
*** Yaml có thể đọc được nhiều hơn. ** Cấu trúc của YAML rất giống với cấu trúc của ngôn ngữ tự nhiên, giúp đọc và hiểu dễ dàng hơn.
*** YAML biểu cảm hơn. ** YAML hỗ trợ một loạt các loại dữ liệu hơn JSON, bao gồm danh sách, bản đồ và neo.
*** YAML nhỏ gọn hơn. ** YAML có thể nhỏ gọn hơn JSON, đặc biệt là khi bạn cần biểu diễn các cấu trúc dữ liệu lồng nhau.
### Cách sử dụng YAML trong Python
Thư viện tiêu chuẩn Python bao gồm một mô -đun gọi là `yaml` có thể được sử dụng để đọc và viết các tệp yaml.Mô -đun `Yaml` cung cấp một số chức năng để làm việc với yaml, bao gồm` yaml.load () `, có thể được sử dụng để tải tệp yaml vào đối tượng python và` yaml.dump () `, có thể làĐược sử dụng để đổ một đối tượng Python vào tệp yaml.
Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng mô -đun `yaml` để tải tệp yaml vào đối tượng Python:
`` `Python
nhập khẩu yaml
với mở ('data.yaml', 'r') như f:
data = yaml.load (f)
in (dữ liệu)
`` `
Mã này sẽ tải nội dung của tệp `data.yaml` vào từ điển python.
Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng mô -đun `yaml` để đổ đối tượng Python vào tệp yaml:
`` `Python
nhập khẩu yaml
data = {'name': 'john doe', 'tuổi': 30}
Với Open ('Data.yaml', 'W') như f:
yaml.dump (dữ liệu, f)
`` `
Mã này sẽ viết nội dung của từ điển `data` vào tệp yaml có tên là` data.yaml`.
### Tài nguyên
* [Tài liệu YAML] (The Official YAML Web Site)
* [Hướng dẫn YAML] (Learn yaml in Y Minutes)
* [Tài liệu Python Yaml] (https://docs.python.org/3/l Library/yaml.html)
* [Hướng dẫn Python Yaml] (https://realpython.com/yaml-python/)
### hashtags
* #Python
* #yaml
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
=======================================
## Python and YAML: A Guide for Beginners
[](https://colab.research.google.com/github/shivasiddharth/python-yaml/blob/master/python_and_yaml.ipynb)
[](https://mybinder.org/v2/gh/shivasiddharth/python-yaml/master?filepath=python_and_yaml.ipynb)
[](https://github.com/shivasiddharth/python-yaml)
[](https://twitter.com/shivasiddharth)
### What is YAML?
YAML (Yet Another Markup Language) is a human-readable data serialization format. It is designed to be easy to read and write, and it is often used for configuration files and data interchange. YAML is a superset of JSON, meaning that any valid JSON file is also a valid YAML file. However, YAML has a number of features that make it more expressive than JSON, such as support for comments, anchors, and tags.
### Why use YAML?
There are a number of reasons why you might want to use YAML instead of JSON.
* **YAML is more human-readable.** The structure of YAML is very similar to the structure of natural language, making it easier to read and understand.
* **YAML is more expressive.** YAML supports a wider range of data types than JSON, including lists, maps, and anchors.
* **YAML is more compact.** YAML can be more compact than JSON, especially when you need to represent nested data structures.
### How to use YAML in Python
The Python standard library includes a module called `yaml` that can be used to read and write YAML files. The `yaml` module provides a number of functions for working with YAML, including `yaml.load()`, which can be used to load a YAML file into a Python object, and `yaml.dump()`, which can be used to dump a Python object to a YAML file.
Here is an example of how to use the `yaml` module to load a YAML file into a Python object:
```python
import yaml
with open('data.yaml', 'r') as f:
data = yaml.load(f)
print(data)
```
This code will load the contents of the `data.yaml` file into a Python dictionary.
Here is an example of how to use the `yaml` module to dump a Python object to a YAML file:
```python
import yaml
data = {'name': 'John Doe', 'age': 30}
with open('data.yaml', 'w') as f:
yaml.dump(data, f)
```
This code will write the contents of the `data` dictionary to a YAML file called `data.yaml`.
### Resources
* [YAML Documentation](https://yaml.org/)
* [YAML Tutorial](https://learnxinyminutes.com/docs/yaml/)
* [Python YAML Documentation](https://docs.python.org/3/library/yaml.html)
* [Python YAML Tutorial](https://realpython.com/yaml-python/)
### Hashtags
* #Python
* #yaml
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
[!blob/master/python_and_yaml.ipynb)
[! [Binder] (https://mybinder.org/badge_logo.svg)] (https://mybinder.org/v2/gh
[!
[! [Twitter] (https:
### YAML là gì?
YAML (nhưng một ngôn ngữ đánh dấu khác) là định dạng tuần tự dữ liệu có thể đọc được của con người.Nó được thiết kế để dễ đọc và viết, và nó thường được sử dụng cho các tệp cấu hình và trao đổi dữ liệu.YAML là một superset của JSON, có nghĩa là bất kỳ tệp JSON hợp lệ nào cũng là một tệp YAML hợp lệ.Tuy nhiên, YAML có một số tính năng làm cho nó biểu cảm hơn JSON, chẳng hạn như hỗ trợ cho các bình luận, neo và thẻ.
### Tại sao sử dụng yaml?
Có một số lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng YAML thay vì JSON.
*** Yaml có thể đọc được nhiều hơn. ** Cấu trúc của YAML rất giống với cấu trúc của ngôn ngữ tự nhiên, giúp đọc và hiểu dễ dàng hơn.
*** YAML biểu cảm hơn. ** YAML hỗ trợ một loạt các loại dữ liệu hơn JSON, bao gồm danh sách, bản đồ và neo.
*** YAML nhỏ gọn hơn. ** YAML có thể nhỏ gọn hơn JSON, đặc biệt là khi bạn cần biểu diễn các cấu trúc dữ liệu lồng nhau.
### Cách sử dụng YAML trong Python
Thư viện tiêu chuẩn Python bao gồm một mô -đun gọi là `yaml` có thể được sử dụng để đọc và viết các tệp yaml.Mô -đun `Yaml` cung cấp một số chức năng để làm việc với yaml, bao gồm` yaml.load () `, có thể được sử dụng để tải tệp yaml vào đối tượng python và` yaml.dump () `, có thể làĐược sử dụng để đổ một đối tượng Python vào tệp yaml.
Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng mô -đun `yaml` để tải tệp yaml vào đối tượng Python:
`` `Python
nhập khẩu yaml
với mở ('data.yaml', 'r') như f:
data = yaml.load (f)
in (dữ liệu)
`` `
Mã này sẽ tải nội dung của tệp `data.yaml` vào từ điển python.
Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng mô -đun `yaml` để đổ đối tượng Python vào tệp yaml:
`` `Python
nhập khẩu yaml
data = {'name': 'john doe', 'tuổi': 30}
Với Open ('Data.yaml', 'W') như f:
yaml.dump (dữ liệu, f)
`` `
Mã này sẽ viết nội dung của từ điển `data` vào tệp yaml có tên là` data.yaml`.
### Tài nguyên
* [Tài liệu YAML] (The Official YAML Web Site)
* [Hướng dẫn YAML] (Learn yaml in Y Minutes)
* [Tài liệu Python Yaml] (https://docs.python.org/3/l Library/yaml.html)
* [Hướng dẫn Python Yaml] (https://realpython.com/yaml-python/)
### hashtags
* #Python
* #yaml
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #dữ liệu lớn
=======================================
## Python and YAML: A Guide for Beginners
[](https://colab.research.google.com/github/shivasiddharth/python-yaml/blob/master/python_and_yaml.ipynb)
[](https://mybinder.org/v2/gh/shivasiddharth/python-yaml/master?filepath=python_and_yaml.ipynb)
[](https://github.com/shivasiddharth/python-yaml)
[](https://twitter.com/shivasiddharth)
### What is YAML?
YAML (Yet Another Markup Language) is a human-readable data serialization format. It is designed to be easy to read and write, and it is often used for configuration files and data interchange. YAML is a superset of JSON, meaning that any valid JSON file is also a valid YAML file. However, YAML has a number of features that make it more expressive than JSON, such as support for comments, anchors, and tags.
### Why use YAML?
There are a number of reasons why you might want to use YAML instead of JSON.
* **YAML is more human-readable.** The structure of YAML is very similar to the structure of natural language, making it easier to read and understand.
* **YAML is more expressive.** YAML supports a wider range of data types than JSON, including lists, maps, and anchors.
* **YAML is more compact.** YAML can be more compact than JSON, especially when you need to represent nested data structures.
### How to use YAML in Python
The Python standard library includes a module called `yaml` that can be used to read and write YAML files. The `yaml` module provides a number of functions for working with YAML, including `yaml.load()`, which can be used to load a YAML file into a Python object, and `yaml.dump()`, which can be used to dump a Python object to a YAML file.
Here is an example of how to use the `yaml` module to load a YAML file into a Python object:
```python
import yaml
with open('data.yaml', 'r') as f:
data = yaml.load(f)
print(data)
```
This code will load the contents of the `data.yaml` file into a Python dictionary.
Here is an example of how to use the `yaml` module to dump a Python object to a YAML file:
```python
import yaml
data = {'name': 'John Doe', 'age': 30}
with open('data.yaml', 'w') as f:
yaml.dump(data, f)
```
This code will write the contents of the `data` dictionary to a YAML file called `data.yaml`.
### Resources
* [YAML Documentation](https://yaml.org/)
* [YAML Tutorial](https://learnxinyminutes.com/docs/yaml/)
* [Python YAML Documentation](https://docs.python.org/3/library/yaml.html)
* [Python YAML Tutorial](https://realpython.com/yaml-python/)
### Hashtags
* #Python
* #yaml
* #datascience
* #Machinelearning
* #bigdata
