Как создать файл pycharm yml
Перейти к содержимому

Как создать файл pycharm yml

  • автор:

YAML

PyCharm enables you to work with YAML files ( .yml , .yaml ) and supports the following capabilities:

  • Syntax highlighting You can change color settings on the Editor | Color Scheme | YAML page of the Settings dialog ( Ctrl+Alt+S ) .
  • Code formatting You can access code style settings related to YAML on the Editor | Code Style | YAML page of the Settings dialog ( Ctrl+Alt+S ) .
  • Inspections PyCharm detects duplicated keys, unused anchors in YAML documents, and so on.
  • Code completion For example, you can use code completion for YAML documents that have the JSON schema, or you can complete anchor aliases.
  • Navigation and search For instance, you can navigate between anchors and aliases.
  • Finding anchor usages
  • Rename refactorings (for example, for anchors and aliases)

Let’s explore some YAML-specific features available in the editor.

Anchors and aliases

PyCharm supports working with anchors and aliases. If you specify a new anchor in the YAML file, the editor will show a warning that this anchor is not used by any node.

YAML: unused anchor warning

The editor enables you now to complete aliases for this anchor.

YAML: complete alias

You can navigate from aliases to the anchor using the Ctrl+B shortcut.

To quickly find usages of an anchor, place the caret on the anchor and press Ctrl+B .

YAML: navigate to aliases

PyCharm supports the rename refactoring for anchors and aliases: Place the caret on the anchor and press Shift+F6 . Alternatively, right-click the anchor and select Refactor | Rename .

Use the Structure tool window ( Alt+7 ) to quickly navigate through YAML files. To show or hide elements of reused anchors in the Structure tool window, click use Aliased sub-trees .

YAML structure view

JSON schemas

PyCharm supports code completion and inspections for YAML files using the JSON schema. PyCharm can infer a schema automatically (based on the file location or structure), or you can select it manually. For example, if you have GitHub Actions workflow files in the .github/workflows directory, PyCharm will suggest completing its options based on the github-workflow.json schema automatically loaded from schemastore.org:

YAML: complete based on schema

You can manage loading JSON schemas using the Languages & Frameworks | Schemas and DTDs | Remote JSON Schemas page of the Settings dialog ( Ctrl+Alt+S ) .

If necessary, you can specify a path to the required schema file in Languages & Frameworks | Schemas and DTDs | JSON Schema Mappings .

For more information about managing JSON schemas in PyCharm, refer to Using schemas from JSON Schema Store.

Select a JSON schema for a file

You can specify a custom schema for a particular file.

Select schema for a file

  1. Click the schema switcher in the status bar.
  2. In the list that opens, select one of the suggested schemas or click New Schema Mapping . This will open the JSON Schema Mappings settings where you can specify a local or remote schema for your file.

Get properties from a schema

If PyCharm detects a schema for your YAML file, you can quickly insert all of its properties into that file using a dedicated action, removing the need for manual typing.

  • If a schema contains required properties, and you want to insert only these particular properties, press Alt+Enter ( Show Context Actions ) anywhere in a file and select Add missing properties .
  • If you want to insert all properties available in the schema, press Alt+Enter ( Show Context Actions ) anywhere in a file and select Fill in all properties from JSON schema .

Use $schema keyword

You can also refer to a schema right in the file itself.

  1. At the top of the file, enter # $schema: .
  2. Start typing the name of a schema file. You’ll get completion for the names of schemas loaded from schemastore.org. If you want to use a local schema file, specify the path to it relative to the file where you want to use the schema, for example, # $schema: ./my-schema.json . This will enable the same coding assistance that you would have when you use a remote schema, including inspections, completion, and property filling actions.

Copying keys

PyCharm provides the ability to copy a full path to a specific option specified in the YAML file. You can do this in two ways:

YAML: copy references

  • Place a caret to the required key and press Ctrl+Alt+Shift+C .
  • Hover over the required key, right-click it and select Copy Reference .

For example, on the image above, default.server.port will be copied.

You can search for nested YAML keys using flattened syntax. For instance, to find the port value in the example, press Shift twice and type default.server.port .

PyCharm Community. Основы работы

PyCharm – это одна из наиболее удобных сред разработки на языке Python. Существует в двух версиях:

  • PyCharm Community – свободно-распространяемая версия с открытым исходным кодом.
  • PyCharm Professional – проприетарная платная версия с триальным периодом.

В версии Community вы сможете программировать в основном на Python, в Professional – также на смежных языках (веб-программирование), использовать множество фреймворков.

В данном уроке мы рассмотрим создание проекта в PyCharm Community, первоначальную настройку среды и некоторые особенности работы в ней. Полную документацию смотрите на сайте разработчика данной IDE.

PyCharm не содержит самого интерпретатора Python, поэтому последний уже должен быть установлен в системе. В дистрибутивах Linux обычно это так и есть: пакет интерпретатора Python устанавливается вместе с операционной системой. Пользователи Windows, если еще не сделали этого, могут скачать интерпретатор Питона с официального сайта: https://www.python.org/downloads/

В Linux установку PyCharm Community лучше выполнить с помощью менеджера пакетов вашей операционной системы. Если такой возможности нет или это не ваш способ, то загрузив с официального сайта JetBrains и распаковав установочный пакет, найдите в нем файл Install***.txt или подобный, в котором описано, что надо сделать, чтобы установить и запустить среду разработки.

В этом случае процесс может выглядеть следующим образом:

    Перемещаем каталог с файлами среды разработки в директорию /opt командой

sudo mv pycharm-community-2022.3.3/ /opt/
cd /opt/pycharm-community-2022.3.3/bin/
./pycharm.sh

При первом запуске PyCharm будет предложено принять пользовательское соглашение, также появится окно с вопросом отправлять или нет анонимные данные о том, как вы используете продукт.

Далее появится приветственное окно, в котором среди прочего предлагается создать новый проект.

Приветственное окно PyCharm

При создании проекта появляется диалоговое окно, в котором следует указать имя проекта и адрес его родительского каталога. Можно согласиться с заданными по умолчанию вариантами.

Имя и каталог проекта

По-умолчанию предлагается использовать виртуальное окружение (выбран вариант Project venv ). Однако если вы только учитесь языку Питона и никаких дополнительных библиотек устанавливать не планируете, то во избежание большого количества непонятных файлов в каталоге проекта, может быть целесообразно отказаться от создания виртуальной среды Python. Для этого надо переключиться на Custom environment , там в качестве окружения выбрать Select existing , тип ‒ Python и указать путь до установленного в операционной системе интерпретатора.

Настройка виртуального окружения

Далее запустится среда разработки, в ней будет открыт только что созданный проект.

Открытый в PyCharm проект

Слева на панели Project управляют файлами проекта. На скрине выше в папке pythonProject нет ни одного файла (у вас там уже может быть каталог с виртуальным окружением). Чтобы создать файл, в котором будет написана программа на Python, кликнем по этой папке правой кнопкой мыши. В контекстном меню выбираем New → Python File .

Создание файла в PyCharm

После этого в центральной части среды разработки появится небольшое окно, в которое вписываем имя файла.

Указание имени и типа файла

Нажав Enter , вы увидите файл на панели Project . Также он будет открыт в центральной части окна PyCharm.

После того как исходный код написан, чтобы запустить программу, надо нажать Shift + F10 (возможно для первого запуска понадобится нажать Ctrl + Shift + F10 ). Внизу раскроется вкладка Run , в которой отобразиться результат выполнения.

Запуск программы в PyCharm, панель Run

Иногда удобнее, чтобы панель выполнения программы открывалась не снизу, а, например, справа. В этом случае в настройках панели (справа значок с тремя вертикальными точками) следует выбрать Move to → Right Top .

Как изменить положение панели в PyCharm

После этого интерфейс среды разработки примет такой вид:

Панель выполнения программы справа

Внешний вид среды и множество других ее свойств, поведение настраиваются в окне Settings (меню File → Settings ). На скрине ниже показано, как изменить темную тему оформления PyCharm на светлую.

Изменение темы оформления в PyCharm

Бывает удобно менять размер шрифта в редакторе кода, зажав Ctrl и прокручивая колесо мыши. Чтобы воспользоваться этой возможностью в PyCharm, надо установить соответствующий флажок в разделе Editor → General окна настроек.

Включение в PyCharm возможности менять размер шрифта прокруткой колеса мыши с зажатым Ctrl

Изменить по-умолчанию заданный размер шрифта можно в разделе Editor → Font .

Установка размера шрифта в редакторе кода PyCharm

В PyCharm встроена интерактивная консоль, в которой выполняют небольшие фрагменты кода без создания файлов.

Python Console

Если в дистрибутивах Linux вы устанавливали среду разработки самостоятельно, а не через менеджер пакетов, то значок PyCharm скорее всего не появится в системном меню. И для последующего запуска среды вам снова надо будет обращаться к файлу pycharm.sh. Чтобы создать ярлык на приложение, в меню Tools поищите пункт Create Desktop Entry… .

Теперь рассмотрим некоторые особенности работы в PyCharm, точнее в его редакторе кода. Многие из них универсальны, характерны для других сред разработки. Так нажатие Ctrl + D дублирует строку, в которой находится курсор.

Ctrl + C копирует строку, в которой находится курсор, выделять строку при этом не надо. Потом копию можно вставить в любое место программы командой Ctrl + V .

Если надо скопировать или продублировать участок в несколько строк, его следует выделить.

Выделенный участок можно сдвинуть вправо (сделать вложенным), нажав Tab . Смещение влево (на внешний уровень) выполняется комбинацией Shift + Tab .

Поднять/опустить (поменять местами с предшествующей/нижестоящей) строку или выделенный участок можно с помощью сочетаний Shift + Ctrl + стрелка вверх или стрелка вниз клавиатуры.

Примеры решения и дополнительные уроки в pdf-версии курса

X Скрыть Наверх

Python. Введение в программирование

Сборник советов, как упростить работу с YAML-файлами

YAML (.yml) — популярный язык для конфигурационных файлов, широко используемый DevOps в подходе «Инфраструктура как Код» (IaC). Несмотря на то, что работать с ним бывает проще, чем с тем же JSON (особенно в контексте взаимодействия с большими объемами данных), иногда использовать его бывает трудно. В этой статье мы рассмотрим несколько советов, которые помогут упростить процесс создания и редактирования yml-файлов.

Используйте специализированные редакторы и плагины

Установка в текстовый редактор IDE плагина с поддержкой YAML может в корне изменить процесс работы с этим форматом. Ведь они предоставляют целый набор полезных функций:

  • Подсветка синтаксиса. Все элементы YAML-файла (строки, числа, массивы и т.д.) выделяются разными цветами, что повышает читабельность и облегчает поиск ошибок.
  • Автодополнение кода. Плагин будет автоматически предлагать варианты написания элементов и тегов по мере ввода, избавляя от необходимости постоянно держать правила синтаксиса YAML в голове.
  • Проверка отступов. Плагины контролирует правильность и непротиворечивость структуры отступов в документе, не давая ошибиться со вложенностью.
  • Сниппеты (шаблоны кода). Можно заранее определить и использовать шаблоны типовых фрагментов конфигурации (например, объявления службы в docker-compose.yml).

Популярные плагины для работы с YAML: YAML Support для VS Code, yaml-mode для Emacs, drawspaces для Gedit. Их использование сэкономит массу времени и избавит от головной боли при написании сложных конфигурационных файлов.

Придерживайтесь best practices

Вроде бы очевидный совет, но чтобы минимизировать типичные ошибки при написании YAML, рекомендуется придерживаться нескольких правил:

  • Всегда заключайте строковые значения в кавычки. Если этого не сделать, YAML может неявно привести строку к числу, булевому значению или null, что приведет к неочевидным багам.
  • Используйте последовательную структуру отступов. Например, только пробелы или только табы. Смешение табуляции и пробелов часто становится источником ошибок.
  • Для логических значений применяйте только true/false. В YAML есть масса синонимов вроде yes/no, on/off, но это только добавляет путаницы.
  • Комментируйте все нетривиальные решения и неочевидные моменты в YAML-файлах с помощью «# «. Это сэкономит вам время при последующем изучении конфигурации.

Генерируйте YAML из кода

Ручное написание сложных вложенных конфигураций на YAML задача не из приятных. Гораздо проще сначала определить нужную структуру данных в виде словарей и массивов в том же Python,а затем сгенерировать из нее YAML с помощью соответствующей библиотеки.

Например, нужно определить такую структуру данных:

python data = < "server": < "port": 8000, "enabled": true >, "clients": [ , ] >

Мы ее описали в Python, структурировали как нужно. Теперь с помощью библиотеки pyyaml легко конвертируем в YAML-файл:

python import yaml with open('config.yaml','w') as f: f.write(yaml.dump(data))

В результате получим желаемый результат без лишней возни с отступами и кавычками:

yaml server: port: 8000 enabled: true clients: - address: 192.168.1.100 name: Client1 - address: 192.168.1.101 name: Client2

Используйте валидаторы и линтеры

Специальные инструменты для анализа YAML-файлов помогут выявить множество потенциальных ошибок еще до запуска приложения.

  • yamllint — линтер YAML, который может быть легко встроен в CI/CD pipelines. Выдает предупреждения о потенциально опасных конструкциях и нарушениях правил синтаксиса.
  • drona — валидатор с уклоном на безопасность. Может проверить файлы на наличие уязвимых креденшалов, секретов и прочей скрытой информации.
  • kubeval — специальный валидатор для файлов с описаниями Kubernetes-ресурсов (deployments, services). Проверяет их соответствие схеме Kubernetes API.

Многие из этих утилит можно легко встроить в CI/CD, например развернув как предварительный шаг перед запуском приложения из нового образа.

Разбивайте конфигурации на фрагменты

Если YAML-файлы приложения разрастаются, их сложно обслуживать и модифицировать. Можно разделить код на несколько файлов с фрагментами — общими параметрами, настройками подсистем. Затем в основной файл подключать их через якоря.

Например, есть такой кусок конфигурации mysql-сервера:

yaml mysql: image: mysql:8.0 ports: - 3306:3306 environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=passwd - MYSQL_DATABASE=appdb volumes: - mysql-data:/var/lib/mysql volumes: mysql-data:

Параметры подключения к БД используются также в конфигах других сервисов. Выносим их в отдельный файл `mysql-creds.yml`:

yaml &default_conn user: 'root' pass: 'passwd' db: 'appdb'

Теперь подключаем в основном конфиге через якорь `*`:

yaml mysql: image: mysql:8.0 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: *default_conn.pass MYSQL_DATABASE: *default_conn.db

Общие фрагменты теперь можно многократно использовать!

Создавайте шаблоны и заготовки

При работе с похожими конфигурационным файлами имеет смысл заготовить шаблоны. Намного проще взять существующую заготовку, подставить в нее данные приложения и получить готовый YAML-файл нужной структуры.

Например, при развертывании микросервисов в Kubernetes удобно для каждого из них иметь шаблон манифеста `deployment.yaml` :

yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: labels: app: spec: replicas: 3 template: metadata: labels: app: spec: containers: - name: image: : ports: - containerPort: --- apiVersion: v1 kind: Service

Здесь уже заданы структура и все нужные поля, остается только заполнить значениями (в угловых скобках).

Пишите автоматические тесты

Еще один способ упростить поддержку YAML в актуальном состоянии — написать автоматические тесты с использованием фреймворков вроде pytest. В них каждый YAML-файл будет импортироваться, проверяться на валидность и соответствие бизнес-требованиям.

Например, можно протестировать, что в конфигурации запуска приложения присутствуют нужные параметры:

python import yaml import pytest def test_config_has_variables(yaml_config): config = yaml.safe_load(yaml_config) # Check properties assert config['app']['version'] == '1.3' assert config['database']['port'] == 3306 # More assertions of config schema. 

Такие тесты гарантируют, что инфраструктурный код не сломается после очередных изменений. Их можно запускать автоматически в рамках CI после любых коммитов в репозиторий.

Используйте визуальные редакторы

Если не хочется разбираться в синтаксисе и писать все вручную, попробуйте визуальные редакторы YAML. В них вы создаете конфигурационный файл, перетаскивая элементы и выставляя связи на диаграммах.

Популярные графические редакторы YAML:

  • Kui. Инструмент для создания манифестов ресурсов Kubernetes с помощью визуальных диаграмм
  • YAML Editor. Онлайн-редактор для общих конфигураций YAML с компонентами пользовательского интерфейса.

Такой подход больше подходит для структурирования простых и средних по сложности файлов.

Заключение

Работу с YAML можно значительно упростить и ускорить с помощью специализированных инструментов и подходов. Главное — выбрать подходящий для вас набор методов и последовательно его применять. Комбинация нескольких указанных советов (линтеры, генерация кода, шаблоны) способна полностью автоматизировать рутинную работу с конфигурационными файлами и избавить разработчика от бесконечной головной боли. Надеемся это сборник совет был вам полезен и желаем, чтобы работа с YAML была для вас легкой и приятной!

  • Блог компании ITSumma
  • Системное администрирование
  • DevOps

Работа с файлами в формате YAML#

YAML (YAML Ain’t Markup Language) — еще один текстовый формат для записи данных.

YAML более приятен для восприятия человеком, чем JSON, поэтому его часто используют для описания сценариев в ПО. Например, в Ansible.

Синтаксис YAML#

Как и Python, YAML использует отступы для указания структуры документа. Но в YAML можно использовать только пробелы и нельзя использовать знаки табуляции.

Еще одна схожесть с Python: комментарии начинаются с символа # и продолжаются до конца строки.

Список#

Список может быть записан в одну строку:

[switchport mode access, switchport access vlan, switchport nonegotiate] 

Или каждый элемент списка в своей строке:

- switchport mode access - switchport access vlan - switchport nonegotiate 

Когда список записан таким блоком, каждая строка должна начинаться с — (минуса и пробела), и все строки в списке должны быть на одном уровне отступа.

Словарь#

Словарь также может быть записан в одну строку:

 vlan: 100, name: IT > 
vlan: 100 name: IT 

Строки#

Строки в YAML не обязательно брать в кавычки. Это удобно, но иногда всё же следует использовать кавычки. Например, когда в строке используется какой-то специальный символ (специальный для YAML).

Такую строку, например, нужно взять в кавычки, чтобы она была корректно воспринята YAML:

command: "sh interface | include Queueing strategy:" 

Комбинация элементов#

Словарь, в котором есть два ключа: access и trunk. Значения, которые соответствуют этим ключам — списки команд:

access: - switchport mode access - switchport access vlan - switchport nonegotiate - spanning-tree portfast - spanning-tree bpduguard enable trunk: - switchport trunk encapsulation dot1q - switchport mode trunk - switchport trunk native vlan 999 - switchport trunk allowed vlan 
- BS: 1550 IT: 791 id: 11 name: Liverpool to_id: 1 to_name: LONDON - BS: 1510 IT: 793 id: 12 name: Bristol to_id: 1 to_name: LONDON - BS: 1650 IT: 892 id: 14 name: Coventry to_id: 2 to_name: Manchester 

Модуль PyYAML#

Для работы с YAML в Python используется модуль PyYAML. Он не входит в стандартную библиотеку модулей, поэтому его нужно установить:

pip install pyyaml 

Работа с ним аналогична модулям csv и json.

Чтение из YAML#

Попробуем преобразовать данные из файла YAML в объекты Python.

- BS: 1550 IT: 791 id: 11 name: Liverpool to_id: 1 to_name: LONDON - BS: 1510 IT: 793 id: 12 name: Bristol to_id: 1 to_name: LONDON - BS: 1650 IT: 892 id: 14 name: Coventry to_id: 2 to_name: Manchester 

Чтение из YAML (файл yaml_read.py):

import yaml from pprint import pprint with open('info.yaml') as f: templates = yaml.safe_load(f) pprint(templates) 
$ python yaml_read.py [, , ]

Формат YAML очень удобен для хранения различных параметров, особенно, если они заполняются вручную.

Запись в YAML#

Запись объектов Python в YAML (файл yaml_write.py):

import yaml to_yaml =  'access': ['switchport mode access', 'switchport access vlan', 'switchport nonegotiate', 'spanning-tree portfast', 'spanning-tree bpduguard enable'], 'trunk': ['switchport trunk encapsulation dot1q', 'switchport mode trunk', 'switchport trunk native vlan 999', 'switchport trunk allowed vlan'], > with open('sw_templates.yaml', 'w') as f: yaml.dump(to_yaml, f) with open('sw_templates.yaml') as f: print(f.read()) 

Файл sw_templates.yaml выглядит таким образом:

access: - switchport mode access - switchport access vlan - switchport nonegotiate - spanning-tree portfast - spanning-tree bpduguard enable trunk: - switchport trunk encapsulation dot1q - switchport mode trunk - switchport trunk native vlan 999 - switchport trunk allowed vlan 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *