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[人物音乐]yaml这么难用，为什么还能流行起来？

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yaml这么难用，为什么还能流行起来？
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Python
yaml这么难用，为什么还能流行起来？

如果你只是想用作配置文件，JSON肯定足够，这就是为什么python和 .NET SDK都内置JSON解析库，也是为什么大家公认JSON是当下最直观、最好用的数据交换格式
但如果游戏开发框架在没有Tilemap编辑器的情况下需要搭建二维游戏地图，至少我自己认为JSON是不够的。不信的话，使用以下python代码分别对YAML、JSON生成15*15的二维整数列表，保证立竿见影、一目了然

from random import randint

lst = [[randint(1, 9) for _ in range(15)] for _ in range(15)]

with open("data.yml", "w") as f:
    print("%YAML 1.2\n---", file=f)
    for inner in lst:
        print(f"- {inner}", file=f)

with open("data.json", "w") as f:
    f.write(repr(lst))

YAML当中的list item本身可以放进去列表对象，所以在YAML这样写二维数组就清爽多了

同样的数据在JSON中显示并且Shift+Alt+F之后…… 看到没有？二维数组拉丝拉到第257行啦！
Unity和Godot玩家既然可以享受可视化界面搭建游戏地图的乐趣，自然就不需要繁琐地手打二维数组。但如果你用的是pygame、MonoGame等纯写代码的游戏框架，你要做的游戏地图的规模不止是我上面测试的数组大小呢？这个时候硬编码游戏地图（人话：直接把游戏地图数据塞进游戏代码里面），无疑增加代码本身的负担，而且YAML数据本身像JSON一样可以由键值对组成。下面是我随手编写的又一段测试代码，用来测试游戏关卡数据的读写，当然这只是我象征性地随机生成5组关卡数据，实际开发的时候需要把读取到的数据进一步处理成游戏物品
注：python的YAML解析库需要通过终端命令“pip install PyYAML”安装

from random import choice
from yaml import safe_load
from pprint import pprint

with open("test_map.yml", "w") as f:
    print("%YAML 1.2\n---", file=f)
    for i in range(5):
        print(f"Level {i + 1}:", file=f)
        level = [[choice("ABCDE") for _ in range(5)] for _ in range(5)]
        for row in level:
            print(f"- {row}", file=f)

content = {}
with open("test_map.yml", "r") as f:
    content = safe_load(f.read())

try:
    n = int(input("Enter level number: "))
    level = content[f"Level {n}"]
    pprint(level)
except:
    print("Level cannot be loaded for invalid level number.")

以下是随机生成的游戏地图加上读取关卡数据的结果，相当于是我平常怎么手写YAML二维数组，程序代码就怎么生成YAML二维数组。YAML字符串不一定用引号包裹，除非是关键字或者纯数字就必须加引号才能表示为字符串，比如 'null'、'22.5' 等；波浪符在YAML表示空值，所以在YAML存储波浪符就要写成 '~'

%YAML 1.2
---
Level 1:
- ['C', 'B', 'B', 'D', 'C']
- ['B', 'D', 'D', 'C', 'E']
- ['E', 'D', 'D', 'E', 'C']
- ['B', 'C', 'B', 'B', 'C']
- ['B', 'E', 'D', 'C', 'E']
Level 2:
- ['C', 'B', 'E', 'B', 'E']
- ['C', 'B', 'E', 'A', 'E']
- ['B', 'C', 'A', 'B', 'E']
- ['E', 'D', 'E', 'A', 'D']
- ['B', 'A', 'E', 'E', 'A']
Level 3:
- ['E', 'E', 'B', 'A', 'D']
- ['E', 'C', 'E', 'D', 'D']
- ['C', 'C', 'E', 'D', 'B']
- ['A', 'D', 'C', 'E', 'D']
- ['C', 'D', 'E', 'A', 'A']
Level 4:
- ['E', 'C', 'D', 'A', 'D']
- ['C', 'A', 'D', 'A', 'B']
- ['C', 'E', 'D', 'B', 'B']
- ['E', 'D', 'A', 'E', 'A']
- ['A', 'A', 'B', 'D', 'B']
Level 5:
- ['C', 'D', 'C', 'A', 'E']
- ['A', 'B', 'B', 'D', 'A']
- ['D', 'A', 'D', 'A', 'B']
- ['E', 'C', 'E', 'A', 'A']
- ['C', 'C', 'A', 'E', 'D']

Enter level number: 3
[['E', 'E', 'B', 'A', 'D'],
['E', 'C', 'E', 'D', 'D'],
['C', 'C', 'E', 'D', 'B'],
['A', 'D', 'C', 'E', 'D'],
['C', 'D', 'E', 'A', 'A']]
至于为什么我把二维数组序列化到YAML的时候不用YAML解析库，原因已经在上面说到了，JSON数组容易拉丝而YAML用横杠表示列表项，直接序列化成YAML怕不是也拉丝？

from random import randint
from yaml import safe_dump

lst = [[randint(1, 9) for _ in range(10)] for _ in range(10)]
with open("data.yml", "w") as f:
    f.write(safe_dump(lst))

最后也让大家欣赏一下拉丝版YAML数据，就是我这里测试的10*10整数列表：

作为简单配置文件不比JSON和XML高到哪里去了
自带缩进的层次结构在作为i18n翻译文件的时候要比只有一层的po有些优势
替代方案也不是没有
要是觉得嵌套和转义烦人的话，去用toml啊
再厉害一点还有hocon
如果用clojure生态，估计早就用edn了

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