YAML 資料類型如何轉換為 JSON

可以直接映射的類型

映射轉換為物件，序列轉換為陣列，常見純量轉換為字串、數字、布林值或 null。

JSON 物件的鍵必須是字串；複雜或非文字 YAML 鍵可能需要標準化。

容易混淆的字串

YAML 1.2 減少了舊版本中的歧義，但日期、大整數和特殊數字寫法仍可能受解析器影響。

如果識別碼必須保持文字形式，例如帶前導零的代碼，應使用引號。

JSON 的表示限制

JSON 沒有註解、自訂標籤、二進位和日期類型。這些值需要轉換成相容形式，或在使用前人工確認。

在 JavaScript 應用中也要核對超大整數，避免精度遺失。

可靠的逐步處理流程

應把YAML 到 JSON 的資料型別視為一次具明確輸入、預期結構與目標系統的資料轉換。先複製原文，在改變表示方式前完成驗證，再擷取一個足以重現問題的最小範例。如此才能區分語法錯誤與資料模型或應用程式錯誤。

每次只做一項修改，並在每次修改後重複相同驗證。自動化流程遇到解析錯誤時應直接失敗，不能發布殘缺或推測修正的結果。需要稽核時，應同時保留原始輸入與產生的檔案。

• 先選取具代表性的輸入並保留原始副本，以便審查差異或重複執行轉換。
• 不要只看呈現後的文字，還要檢查解析結構；鍵名、純量型別、陣列順序與 null 才是下游程式真正收到的資料。
• 在真實目標系統中測試結果，並記錄專案依賴的解析器、結構描述、編碼與格式假設。

實例與驗證方法

下方範例刻意保持簡短，方便逐項核對。處理真實檔案時也應檢查每個鍵、純量型別、陣列順序與巢狀邊界，而不是只確認頁面顯示成功。

轉換或精簡成功只能證明來源文字可以解析。還應比較操作前後的結構化值，並用正式環境真正採用的程式庫或平台重新讀取結果，才能找出實作差異。

enabled: true
retries: 3
label: "003"
missing: null

限制與邊界情況

YAML 到 JSON 的資料型別的難點通常來自「語法有效」與「實際可用」之間的差異。解析器接受的資料仍可能缺少欄位、含義模糊、體積過大，或不符合目標系統的結構描述。

不要盲目修正或正規化陌生檔案。重複鍵、隱含型別、別名、數字精度、Unicode、換行符號與超大輸入都需要明確政策；目標系統規則較嚴格時，應以目標規則為準。

正式環境檢查清單

發布前至少測試正常文件、空值、深層巢狀資料、非 ASCII 文字，以及一個刻意損壞的範例。若其他系統必須重現完全相同的輸出，還應記錄工具或相依程式庫版本。

當資料參與建置、部署、API 或設定時，應把驗證加入持續整合。上線前審查差異並保留回復副本，上線後觀察第一個實際使用端，不能把「語法通過」等同於「運作正確」。

• 先選取具代表性的輸入並保留原始副本，以便審查差異或重複執行轉換。
• 不要只看呈現後的文字，還要檢查解析結構；鍵名、純量型別、陣列順序與 null 才是下游程式真正收到的資料。
• 在真實目標系統中測試結果，並記錄專案依賴的解析器、結構描述、編碼與格式假設。