Python 如何以人类可读的格式写入yaml文件？

我需要编写一些数据类型：

a。numpy阵列的列表，例如不同大小的

[ndarray，ndarray，ndarray]

b。任意numpy数组，例如

np.zero（（5,6））、np.randn（（76,2））

等等

c。我还没有想到的任何其他未来数据类型

要求：

我需要一个函数来保存所有这些数据类型，无需特定的处理，并且具有上述类型c的未来兼容性

我还需要输出文件转储为人类可读的格式

到目前为止，我只能用YAML或pickle实现需求1，这两种方法都是用二进制文件实现的，即不是人类可读的

@staticmethod
def _read_with_yaml(path):
    with open(path, 'r') as stream:
        return yaml.load(stream)

@staticmethod
def _write_with_yaml(path, obj):
    with io.open(path, 'w+', encoding='utf8') as outfile:
        yaml.dump(obj, outfile, default_flow_style=False, allow_unicode=True)

此示例代码输出非人类可读的文件，但适用于我拥有的数据类型

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是否有办法同时满足这两项要求？不，您的要求无法满足

您已经有一个保存所有这些数据类型的函数

yaml.dump（）

。正如您所注意到的，对于numpy数据结构，它的可读性不高。这是由于numpy没有针对其特殊数据结构的转储例程，而是返回到可读性较差的默认值

！python….

标记了数据结构的转储。现在，您（或YAML或Numpy包维护人员）可以为那些以更可读的格式转储的对象提供特殊的例程，因此可以涵盖这些例程。您可以使YAML库中的representer更加智能化，并在不涉及Numpy类的情况下为Numpy数据结构获得更可读的输出

但您希望所有未来的数据类型都使用这种方法，我认为哥德尔定理的一个变体适用于此：即使YAML库被扩展以覆盖所有已知情况并以可读的方式转储它们，也总会有新的数据结构，特别是在基于C的扩展中（如Numpy），如果没有额外的工作，就无法以可读的方式表示

因为你的

我还没有想到的任何其他未来未知数据类型

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前提是，这不仅仅是一项艰巨的工作，而且是不可能的。

你确定严格的不可能吗？最后，任何数据结构都将由其他数据结构组成，递归地，最终将是一些原语。我假设某个库以某种树格式实现了这一点，但为什么这是不可能的呢？还有，如果没有“任何未来”的需求呢？是否有一些库在内部处理其他用例？ruamel.yaml和PyYAML中都没有（我认为NumPy不能与syck库一起工作）。原则上，第三方库可以提供更好的可读性表示，但我认为任何库都不能。我曾经考虑过为ruamel.yaml这样做，但我必须深入研究，而且我不是NumPy用户，所以这样做的动机很低。。您应该能够monkeypatch您正在使用的那些NumPy类。如果您需要这方面的帮助（对于

ruamel.yaml

），请发布另一个关于转储的完整程序的问题，输出是什么样子的，以及您想要什么输出