使用 Streamlit 建立 YAML 編輯器的修订

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yaml_data_editor.py(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,63 @@
1	+	from io import StringIO
2	+
3	+	import pandas as pd
4	+	import streamlit as st
5	+	import yaml
6	+
7	+
8	+	# 定義 YamlHandler 類
9	+	class YamlHandler:
10	+	def __init__(self, file_path):
11	+	self.file_path = file_path
12	+
13	+	def read_yaml(self):
14	+	"""讀取 YAML 檔案並返回字典"""
15	+	with open(self.file_path, "r", encoding="utf-8") as file:
16	+	data = yaml.safe_load(file)
17	+	return data
18	+
19	+	def write_yaml(self, data):
20	+	"""將字典寫入 YAML 檔案"""
21	+	with open(self.file_path, "w", encoding="utf-8") as file:
22	+	yaml.safe_dump(data, file, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
23	+
24	+	def read_yaml_string(self, yaml_string):
25	+	"""從字串讀取 YAML 資料並返回字典"""
26	+	file = StringIO(yaml_string)
27	+	data = yaml.safe_load(file)
28	+	return data
29	+
30	+	def write_yaml_string(self, data):
31	+	"""將字典轉換為 YAML 格式的字串"""
32	+	file = StringIO()
33	+	yaml.safe_dump(data, file, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
34	+	return file.getvalue()
35	+
36	+
37	+	# 建立 YamlHandler 實例
38	+	file_path = "data.yml"
39	+	yaml_handler = YamlHandler(file_path)
40	+
41	+	# 讀取 YAML 文件
42	+	data = yaml_handler.read_yaml()
43	+
44	+	# 將 YAML 資料轉換為 DataFrame
45	+	data_df = pd.DataFrame([data])
46	+
47	+	# 使用 st.data_editor 編輯資料
48	+	edited_data_df = st.data_editor(data_df)
49	+
50	+	# 如果資料有變更，更新 YAML 文件
51	+	if st.button("Save"):
52	+	edited_data = edited_data_df.iloc[0].to_dict()
53	+	yaml_string = yaml_handler.write_yaml_string(edited_data)
54	+
55	+	# 這裡展示如何使用 StringIO 處理 YAML 字串
56	+	st.text_area("YAML String", yaml_string)
57	+
58	+	# 寫回 YAML 文件
59	+	yaml_handler.write_yaml(edited_data)
60	+	st.success("Data saved successfully!")
61	+
62	+	# 顯示編輯後的資料
63	+	st.write("Edited Data:", edited_data_df)