python yaml load string

可以使用PyYAML库中的load()方法将YAML格式的字符串转换为Python对象。例如：

import yaml

yaml_string = '''
name: John
age: 30
hobbies:
  - reading
  - swimming
'''

python_obj = yaml.load(yaml_string, Loader=yaml.FullLoader)
print(python_obj)

这段代码将yaml_string字符串解析成一个包含'name'、'age'和'hobbies'属性的Python字典。

相关问题

python yaml

### 回答1：
Python中的YAML可以通过PyYAML库来实现。PyYAML提供了将YAML格式数据解析为Python对象和将Python对象转换为YAML格式数据的方法。下面是一个简单的示例代码：

import yaml

# 将YAML格式数据解析为Python对象
with open('example.yaml', 'r') as f:
    data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

# 将Python对象转换为YAML格式数据
with open('example.yaml', 'w') as f:
    yaml.dump(data, f)

在这个示例中，我们使用了`yaml.load()`方法将YAML格式数据解析为Python对象，并使用了`yaml.dump()`方法将Python对象转换为YAML格式数据。注意，在解析YAML格式数据时，我们传递了一个`Loader`参数，这是为了防止YAML中的一些安全漏洞而必须指定的。

### 回答2：
Python的yaml模块是一个处理YAML格式文件的库。YAML是一种人类友好的数据序列化格式，常用于配置文件、数据交换和简单的持久化存储。通过使用yaml模块，我们可以轻松地将YAML文件转换为Python对象，并将Python对象序列化为YAML格式。

主要功能：
1. 解析YAML：yaml模块提供了`load()`函数，可以将YAML文件的内容解析为Python对象，例如字典、列表等。这使得我们可以轻松地读取和访问YAML文件中的数据。

2. 序列化为YAML：使用yaml模块的`dump()`函数，我们可以将Python对象序列化为YAML格式的字符串，并将其写入文件。这使得我们可以方便地将Python对象保存为YAML文件。

3. 支持自定义对象：yaml模块可以序列化和反序列化用户自定义的对象。通过为对象定义`__repr__()`和`__init__()`方法，我们可以确保自定义对象能够正确地被序列化和反序列化。

4. 支持注释：yaml模块支持在YAML文件中添加注释。通过使用`#`字符，我们可以在YAML文件中添加注释，提高文件的可读性。

5. 支持引用：yaml模块支持引用其他部分的数据。通过使用`&`字符定义引用标记，并使用`*`字符引用该标记，我们可以在YAML文件中重复使用相同的值，提高文件的可重用性。

总之，Python的yaml模块为我们处理YAML文件提供了简单而强大的工具集。无论是解析YAML文件、序列化Python对象还是处理自定义对象，yaml模块都能够轻松胜任，并且提供了丰富的功能来提高文件的可读性和可重用性。

### 回答3：
Python中的yaml模块是一个用于处理和解析YAML格式的库。YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种人类可读的数据序列化格式，它与XML和JSON类似，但更加简洁和易于阅读。

使用Python的yaml模块，我们可以将Python数据结构（如列表、字典等）转换为YAML格式的字符串，也可以将YAML格式的字符串解析为Python数据结构。这对于在不同的系统之间传递和存储数据非常有用，尤其是当数据需要保持其结构和层次关系时。

在Python中使用yaml模块非常简单。首先，我们需要导入yaml模块：

import yaml

然后，我们可以使用load()函数将YAML格式的字符串解析为Python数据结构：

data = yaml.load(yaml_string)

我们还可以使用dump()函数将Python数据结构转换为YAML格式的字符串：

yaml_string = yaml.dump(data)

此外，yaml模块还提供了其他功能，如将YAML格式的数据写入文件或从文件中读取YAML数据。我们可以使用load_file()函数从文件中读取YAML数据，使用dump()函数将YAML数据写入文件。

总之，Python的yaml模块是一个非常方便和强大的工具，用于处理和解析YAML格式的数据。它可以帮助我们在不同的系统和编程语言之间轻松地传递和存储数据，并确保数据的结构和层次关系保持完整。

```python def lstm_predict(string): print 'loading model......' with open('../model/lstm.yml', 'r') as f: yaml_string = yaml.load(f) model = model_from_yaml(yaml_string) print 'loading weights......' model.load_weights('../model/lstm.h5') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) data=input_transform(string) data.reshape(1,-1) #print data result=model.predict_classes(data) # print result # [[1]] if result[0]==1: print string,' positive' elif result[0]==0: print string,' neutral' else: print string,' negative'

这段代码是一个基于 LSTM 的情感分析模型的预测函数，它可以根据输入的文本字符串(string)来预测其情感倾向，即是正面的、中性的还是负面的。模型是通过Keras构建的，使用了yaml文件存储模型架构，h5文件存储模型的权重。模型在预测前需要对输入数据进行一些转换(input_transform)，然后调用predict_classes函数来获取预测结果。如果预测结果为1，则表示为正面情感；如果为0，则表示为中性情感；如果为其他值，则表示为负面情感。