解析 YAML 使用 Golang 的预设结构和动态值

目前golang学习网上已经有很多关于Golang的文章了，自己在初次阅读这些文章中，也见识到了很多学习思路；那么本文《解析 YAML 使用 Golang 的预设结构和动态值》，也希望能帮助到大家，如果阅读完后真的对你学习Golang有帮助，欢迎动动手指，评论留言并分享~

我在使用 go 解析静态/动态 yaml 文件时遇到一些问题。 这是我正在使用的 yaml 文件

#this part is fixed
  stack:
    platformname: 'default'
    stack-image-name: 'stack-v1'
    stack-image-version: '1.5.2'
    structure: 'flat'

  #this part is dynamic and can change     

  # ===== apache zookeeper ========
  zookeeper_enable: false
  zookeeper_volume_map_data: false
  zookeeper_nodes: 1            # either 1 or 3
  zookeeper_navigator_enable: false
  
  # ===== apache kafka ========
  kafka_enable: false
  # one of enterprise, community
  kafka_edition: 'community'
  kafka_volume_map_data: false
  kafka_broker_nodes: 3
  kafka_delete_topic_enable: false
  kafka_auto_create_topics_enable: false

  #kafka schema registry
  kafka_schema_registry_enable: false
  kafka_schema_registry_nodes: 1
  kafka_schema_registry_use_zookeeper_election: false
  kafka_schema_registry_replication_factor: 1

  #kafka connect
  kafka_connect_enable: false
  kafka_connect_nodes: 2

  #ksqldb
  kafka_ksqldb_enable: false
  kafka_ksqldb_edition: 'oss'
  kafka_ksqldb_nodes: 1

  #confluent control center
  kafka_ccc_enable: false

  kafka_restproxy_enable: false
  kafka_mqttproxy_enable: false

  kafka_schema_registry_ui_enable: false
  kafka_topics_ui_enable: false
  kafka_connect_ui_enable: false

  kafka_cmak_enable: false
  kafka_kafdrop_enable: false
  kafka_kadmin_enable: false
  kafka_akhq_enable: false
  kafka_burrow_enable: false

  # ===== hadoop ========
  hadoop_enable: false
  hadoop_datanodes: 2

  # ===== spark ========
  spark_enable: false
  # "hive" or "in-memory"
  spark_catalog: in-memory
  spark_workers: 2
  spark_jars_packages: ''
  spark_jars_ivysettings: ''
  spark_driver_extrajavaoptions: ''
  spark_executor_extrajavaoptions: ''

下面是结构

type yamlfile struct {
    stack stack `yaml:"stack"`
    services              map[string]interface{}
}
type stack struct {
    platformname      string `yaml:"platformname"`
    stackimagename    string `yaml:"stack_image_name"`
    stackimageversion string `yaml:"stack-image-version"`
    structure         string `yaml:"structure"`

}

这就是我解析文件的方式

var yamlFile YAMLFile

        if configFile == "" {
            log.Fatal("Unable to run command as configFile is null")
            return
        }
        ymlContent, err := ioutil.ReadFile(configFile)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        err = yaml.Unmarshal(ymlContent, &yamlFile)

堆栈下的内容已正确解析为堆栈结构，但是我找不到将其余内容解析为动态映射或集合的方法；我尝试过 map[interface{}]interface{} 以及结构体或 map[string]interface{} 但 stack 属性始终为 nil

有什么想法吗？我发现了很多关于解析 yaml 的帖子，但没有一个对我有用

解决方案

您不能使用您定义的结构来按照您想要的方式将其余 yaml 字段解析为映射

这是因为您的结构采用以下形式，

type yamlfile struct {
    stack    stack                  `yaml:"stack"`
    services map[string]interface{}
}

当您尝试使用此结构解组文件时，它将在 yaml 文件中查找名为“services”的字段（因为这是结构字段的名称）。由于没有这样的字段，因此结构映射值为空。

有两种方法可以解析结构未知的动态yaml文件。 如果您希望将 yaml 文件的其余部分（除了堆栈字段值之外）解析到映射中，那么您必须更改 yaml 文件以匹配您的结构。像这样，

#this part is fixed
stack:
  platformname: "default"
  stack-image-name: "stack-v1"
  stack-image-version: "1.5.2"
  structure: "flat"

#this part is dynamic and can change

# ===== apache zookeeper ========
services:
  zookeeper_enable: false
  zookeeper_volume_map_data: false
  zookeeper_nodes: 1 # either 1 or 3
  zookeeper_navigator_enable: false

  # ===== apache kafka ========
  kafka_enable: false
  # one of enterprise, community
  kafka_edition: "community"
  kafka_volume_map_data: false
  kafka_broker_nodes: 3
  kafka_delete_topic_enable: false
  kafka_auto_create_topics_enable: false

  #kafka schema registry
  kafka_schema_registry_enable: false
  kafka_schema_registry_nodes: 1
  kafka_schema_registry_use_zookeeper_election: false
  kafka_schema_registry_replication_factor: 1

  #kafka connect
  kafka_connect_enable: false
  kafka_connect_nodes: 2

  #ksqldb
  kafka_ksqldb_enable: false
  kafka_ksqldb_edition: "oss"
  kafka_ksqldb_nodes: 1

  #confluent control center
  kafka_ccc_enable: false

  kafka_restproxy_enable: false
  kafka_mqttproxy_enable: false

  kafka_schema_registry_ui_enable: false
  kafka_topics_ui_enable: false
  kafka_connect_ui_enable: false

  kafka_cmak_enable: false
  kafka_kafdrop_enable: false
  kafka_kadmin_enable: false
  kafka_akhq_enable: false
  kafka_burrow_enable: false

  # ===== hadoop ========
  hadoop_enable: false
  hadoop_datanodes: 2

  # ===== spark ========
  spark_enable: false
  # "hive" or "in-memory"
  spark_catalog: in-memory
  spark_workers: 2
  spark_jars_packages: ""
  spark_jars_ivysettings: ""
  spark_driver_extrajavaoptions: ""
  spark_executor_extrajavaoptions: ""

正如您所看到的，我已将文件的其余内容移至名为“服务”的字段下，这样就可以按照您的预期将其解组到您的结构中。

或者

另一种方法是不使用您的结构并将整个文件视为动态，而不是将文件的一部分视为动态。 如果您遵循此方法，那么您可以将代码更改为这样，

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"

    yaml "gopkg.in/yaml.v2"
)

func main() {

    yamlMap := make(map[interface{}]interface{})
    ymlContent, err := ioutil.ReadFile("./test.yaml")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    err = yaml.Unmarshal(ymlContent, &yamlMap)
    fmt.Printf("%v", yamlMap)
}

以上就是《解析 YAML 使用 Golang 的预设结构和动态值》的详细内容，更多关于的资料请关注golang学习网公众号！