在Python接口自动化测试中，使用YAML文件进行用例管理而不是JSON文件，主要基于以下几个原因：
- 可读性：YAML文件使用缩进和冒号来表示层级结构，使得文件内容更加清晰易读。相比之下，JSON文件则使用大括号和中括号来表示对象和数组，虽然结构清晰，但在可读性上稍逊一筹。特别是在配置文件中，YAML的简洁明了特性更有助于团队成员快速理解和协作。
- 注释功能：YAML支持注释，可以在文件中添加必要的说明或注释，这对于测试用例的管理和维护非常重要。而JSON文件则不支持注释，这可能导致在配置文件中无法记录设置原因、助记符、警告或变更日志等关键信息。
- 灵活性：YAML支持更多的数据类型和更灵活的格式，如列表、字典、字符串、布尔值等，可以方便地表示复杂的测试用例结构。同时，YAML还支持锚点和引用，可以在文件中复用相同的数据结构，减少重复内容。
- 与Python的兼容性：虽然JSON和YAML都与Python有良好的兼容性，但Python在处理YAML文件时提供了更丰富的功能和更简洁的语法。例如，Python的PyYAML库可以方便地读写YAML文件，并提供了丰富的API来操作文件内容。
- 社区支持：在自动化测试领域，YAML文件作为测试用例管理工具已经得到了广泛的认可和应用。这意味着你可以更容易地找到相关的教程、示例和社区支持，帮助你在项目中更好地使用YAML文件。
综上所述，虽然JSON文件在数据交换方面具有优势，但在Python接口自动化测试中，使用YAML文件进行用例管理更加合适。这是因为YAML文件具有更好的可读性、支持注释、灵活性更高、与Python的兼容性更好以及社区支持更广泛。
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