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2019-05-30 Python+Jinja2+yaml 批量生成配置

目前来看，Python+yaml+Jinja2是非常方便生成批量配置的组合，在运维工作中用于批量生成设备的基础配置。

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这里我的案例是配置一批交换机，基础配置不同的地方有：loopback地址（IPV4和IPV6），设备名称，ISIS网络号，至于其他互联地址什么的因为情况比较复杂，还是手工做吧。

那么思路就有了。

1、生成yaml文件，类似于下面结构：

这里说明一下，loopback地址的V4网段是先规划好的，V6地址和ISIS网络号通过一定规则根据V4地址生成，这个yaml文件可以通过读取excel文件，按照算法生成yaml文件，这个在其他文章里再写。

2、读取yaml文件，生成一个由字典组成的列表。每个字典的信息就包含了每台设备需要的变量。

3、写一个函数，遍历列表里的字典，每读取一个字典，把其中变量取出来放进一个临时字典，渲染jinja2的模板，对每个字典输出不同的配置文件。这个临时字典每读取一次就清空，重新写入变量。

有一些细节比如文档取名，时间函数等要调用一些模块，总结一下涉及的知识点，有：yaml模块，jinja2模块，os模块，日期函数，条件循环，I/O操作。

附上python脚本：

模板文件放在‘templates’目录下，否则会报错找不到文件。

python新手，有不合理的地方请高手指点。

Golang项目中引入yaml.v2配置文件

在Go语言项目中，常用的配置文件yaml、toml、json、xml、ini几种，因为本章主要讲解yaml配置文件的使用方法，其他几种配置文件在这里就不展开了介绍了，大家有兴趣可以自行百度。

yaml文件的语法网上有很多的教程，大家自行百度，这里也推荐两个链接：

yaml文件解析使用的是github上第三方开源框架 gopkg.in/yaml.v2 ，下面详细介绍安装和使用的方法：

参考链接：

golang json:怎么替代yaml:

安装EasyDataTransform在Mac上就可以解决。

安装EasyDataTransform在Mac上，开始轻松的数据转换，将要显示重复项的Excel电子表格拖到EasyDataTransform上。将添加一个粉红色的输入项请注意右侧窗格中的JSON数据已自动“展平”到表格中。

您可以将右窗格中的Format下拉菜单设置为Long或Wide，具体取决于您希望表格具有更多行还是更多列，确保选择了粉红色的输入项，单击左窗格中的ToFile按钮，将出现一个窗口。设置新文件名和位置。选择YAML文件作为文件类型。添加并选择了一个绿色输出项。YAML文件会立即创建，无需“运行”任何内容您可以在右侧窗格中更改YAML文件编码。

34.Go YAML

YAML是一种流行的格式，用于以人类友好的格式序列化数据, 类似JSON但更易于阅读。

由于其表达能力和可读性，YAML作为配置文件的格式很受欢迎。

它也用于更复杂的场景中，例如推动Ansible服务器自动化。

标准库中没有用于处理YAML格式的软件包，但是社区库包括gopkg.in/yaml.v2

将YAML文件读取到Go结构中:

YAML:

YAML解码与JSON解码非常相似。

如果你知道YAML文件的结构，则可以定义映射该结构的结构，并将指向顶级结构的结构的指针传递给yaml.Decoder.Decode()函数(或从[]进行解码的yaml.Unmarshal())。 字节片)。

YAML解码器在结构字段名称和YAML文件中的名称之间进行智能映射，以便 YAML中的名称值被解码为结构中的字段名称。

最好使用yaml struct标签创建显式映射。 我仅在示例中省略了它们，以说明未指定它们时的行为。

将struct写入YAML文件:

yaml.Marshal将interface {}作为参数。 可以传递任何Go值，并将其类型包装到interface {}中。

Marshaller将使用反射检查传递的值并将其编码为YAML字符串。

在序列化结构时，仅对导出的字段(其名称以大写字母开头)进行序列化/反序列化。

在我们的示例中，未对fullName进行序列化。

结构被序列化为YAML字典。 默认情况下，字典键与结构字段名称相同。

结构字段名称在字典键名称下序列化。

我们可以提供带有struct标签的自定义映射。

我们可以将任意的struct标签字符串附加到struct字段。

yaml:“ age”指示YAML编码器/解码器将名称age用于表示字段Age的字典关键字。

序列化结构时，将值和指针传递给它会产生相同的结果。

传递指针效率更高，因为按值传递会创建不必要的副本。

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