如何在dump yaml.MappingNode/ScalarNode时保留标签？

已有如下Python代码构建的YAML Node对象：

from yaml import ScalarNode, MappingNode

my_obj = {
    'test': ScalarNode(tag='!my_tag1', value='test_value'),
    'a': MappingNode(tag='!my_tag2', value=[
        (ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:str', value='b'), ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:int', value='1')),
        (ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:str', value='c'), ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:int', value='1'))
    ])
}

期望生成的YAML输出为：

test: !my_tag1 test_value
a: !my_tag2
    b: 1
    c: 1

但使用yaml.safe_dump(my_obj)时触发错误：

RepresenterError: ('cannot represent an object', MappingNode(tag='!my_tag2', value=[(ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:str', value='b'), ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:int', value='1')), (ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:str', value='c'), ScalarNode(tag='tag:yaml.org,2002:int', value='1'))]))

需要定义通用的Representer，实现dump通用YAML Node时保留标签和值。

要实现需求，需为ScalarNode和MappingNode分别定义自定义Representer，注册到PyYAML的Dumper中，让它能正确处理这些Node类型：

1. 定义ScalarNode的Representer：直接利用PyYAML内置的标量处理逻辑，保留标签和值。
2. 定义MappingNode的Representer：将Node中的键值对转换为Python字典结构，再应用对应标签进行序列化。

完整代码示例：

import yaml
from yaml import ScalarNode, MappingNode, SafeDumper

# 为ScalarNode定义Representer
def represent_scalar_node(dumper, node):
    return dumper.represent_scalar(node.tag, node.value)

# 为MappingNode定义Representer
def represent_mapping_node(dumper, node):
    # 将MappingNode的value转换为Python字典
    mapping = dict(node.value)
    return dumper.represent_mapping(node.tag, mapping)

# 注册自定义Representer到SafeDumper
SafeDumper.add_representer(ScalarNode, represent_scalar_node)
SafeDumper.add_representer(MappingNode, represent_mapping_node)

# 序列化对象
result = yaml.dump(my_obj, Dumper=SafeDumper, default_flow_style=False)
print(result)

代码说明 #

• represent_scalar_node：直接调用Dumper的represent_scalar方法，传入Node的标签和值，确保自定义标签被保留。
• represent_mapping_node：先把MappingNode的value（键值对列表）转为Python字典，再调用represent_mapping方法并传入自定义标签，既能保留标签，又能正确序列化映射结构。
• 使用default_flow_style=False确保输出为块级格式，和期望的YAML结构一致。

运行上述代码后，即可得到符合要求的YAML输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Giorgio Di Rocco