MATLAB 是否已有 YAML 库/解析器？

Question

我想使用 YAML 跨多种语言交流一些数据。 （将其视为“与语言无关的序列化”。）其中一种语言是 MATLAB，但我似乎找不到该语言的 YAML 库。我在 Google 上检查了“matlab yaml”和“matlab yaml parse”，似乎没有任何相关结果。在 MATLAB Central 上搜索“yaml”也让我一无所获。

MATLAB 真的没有现有的 YAML 库吗？我很乐意写一份，但我想避免重复工作。 （也许有什么可以分享的？）

Answer 1

我扩展了 Jan 的代码以支持更多数据类型以及将 matlab 结构写入 yaml 文件。它不仅仅是一个 m 文件，因此我在 http://code.google.com 上找到了源代码/p/yamlmatlab/
吉里

Answer 2

从 Matlab 调用现有的 Java YAML 导入库。这应该是非常简单的。 Java-Matlab 互操作性非常好，请参阅 matlab 帮助。

Answer 3

现在有一个 Snakeyaml 的 Matlab 包装器：

http://code.google.com/p/yamlmatlab/< /a>

我已经尝试过了，它在简单的 yaml 文件上运行得很好。如果 yaml 字段名称不是有效的字段名称以及字符串为空，则会出现错误。我在谷歌代码网站的问题部分建议了这两个问题的解决方法

Answer 4

我相信，下面的例子可以节省一些时间。

首先，您需要使用 Snake YAML 加载 YAML 文档：

javaaddpath C:\temp\snakeyaml-1.7.jar
import('org.yaml.snakeyaml.Yaml')

yamlreader = Yaml();
yml = fileread('C:\temp\test.yml');
jymlobj = yamlreader.load(yml);

然后您需要从 java 对象访问数据，我使用以下例程完成它（请注意，这不是通用例程，它是为特定类型的YAML 文件，例如矩阵的定义与 Matlab 中相同）

function Data = Hash2Struct(hashMap)

  Data = [];

  iterator = hashMap.keySet().iterator();
  while (iterator.hasNext())
     field = iterator.next();
     if ~isempty(field)
        d =  hashMap.get(field);
        switch class(d)
            case {'java.util.LinkedHashMap'}
                Data.(field) = Hash2Struct(d);
            case {'java.util.ArrayList'}
               Data.(field) = str2num(d.toString);               
            otherwise    
                Data.(field) = d;
        end
     end
  end

祝你好运，
扬

Answer 5

@安迪L
对于 sankeyaml，将其添加到您的 javapath，然后 import('org.yaml.snakeyaml.Yaml')，它的工作方式与文档类似；生成的 LinkedHashMap 的访问或多或少类似于 matlab 结构体。

Answer 6

还有 Geoffr Adams 的 MEX 实现，名为 mat-yaml，带有 C 绑定 libyaml 解析器发射器）。

但目前还不能在Windows 上编译。

Answer 7

ZozaniDB Database Toolbox 包含 YAML 的 Matlab 原生实现（以 p 文件形式分发）。

>> s=yaml_dump(struct('name','apple','calories',53))

  s =

name: apple
calories: 53

>> yaml_parse(s)

ans = 
        name: 'apple'
    calories: 53

Answer 8

我为 SnakeYAML 编写了一个包装器：

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange /106765-yaml

>> data.a = 1.23;
>> data.b = "hello";
>> data.c = {2, {true, 'world'}, yaml.Null};

>> s = yaml.dump(data)

    "a: 1.23
     b: hello
     c:
     - 2.0
     - [true, world]
     - null
     "
   
>> result = yaml.load(s)

  struct with fields:

    a: 1.2300
    b: "hello"
    c: {[2]  {1×2 cell}  [1×1 yaml.Null]}