本文翻譯下文會針對當前現有的資料序列化語言做下梳理。重點突出yaml是什麼，優缺點，和yml/json對比，以便於大家依據自己場景選擇合適的語言。
yaml和json、xml一樣是資料序列化語言，使用縮進來描述格式化資料。
下面的例子可以看到其如何工作的：
就像python一樣有個縮排約束，假如有過python開發體驗的話，就會很明顯的發現其使用縮排的數量來定義不同的區塊。正如前面提到，有很多如json、xml這樣被廣泛使用的序列化語言。
對於序列化語言來說，使用場景如下：
yaml，xml和json是常用的資料序列化語言，下面會針對三者之間的不同展開敘述。原作者針對如何選擇適合自己專案的資料序列化語言給出了部分建議，以供參考。
yaml的例子中，比較個性的就是每個資料塊都有相對應的空白格。
這裡就直接照搬原文示例了：
現在時候，大家發現三者的不同取決於在何種應用中使用。
資料以良好的資料結構儲存在不同序列化語言中，無論使用哪一種，都要包含以下四種主要的活動：
首先自己開發可能存在一些問題，使用優秀的開源包來避免該問題，當然還節約時間。
因此在使用某一種序列化語言之前，首先應該查詢解析器，閱讀文件， 選擇合適自己專案的序列化語言。對於自己來說，簡單的呼叫方法就能解決的事情當然要比自己手動實現要好。
雖然都說python與ymal更搭，但是原作者在python專案中卻選擇了json。對此其理由如下：
原作者負責的是符合redfish標準的，使用rest api和bottle 框架（乙個python框架），核心語言是python的乙個專案。同樣面臨著需要在伺服器和客戶端轉換資料的場景，選中json作為序列化語言，業界早已存在python語言開發的轉義包。導致這個選擇的重要原因是，python的字典和所以的序列化語言一樣不過是使用name-value儲存資料的**，仔細檢視會發現json 的map是格式更接近python的字典。
再次感謝原作者的兩篇文章
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