• 介绍一个非常好用的Python模块pprint模块,相信你一定会爱上它的


    一. pprint美观打印数据结构

    pprint模块包含一个“美观打印机”,用于生成数据结构的一个美观的视图。格式化工具会生成数据结构的一些表示,不仅能够由解释器正确地解析,还便于人阅读。输出会尽可能放在一行上,分解为多行时会缩进。

    1.打印

    from pprint import pprint
    
    data = [
        (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
        (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H',
             'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}),
        (3, ['m', 'n']),
        (4, ['o', 'p', 'q']),
        (5, ['r', 's', 't''u', 'v', 'x', 'y', 'z']),
    ]
    print('PRINT:')
    print(data)
    print()
    print('PPRINT:')
    pprint(data)
    

    pprint()格式化一个对象,并把它作为参数传入一个数据流(或者是默认的sys.stdout)。

    PRINT:
    [(1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}), (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H', 'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}), (3, ['m', 'n']), (4, ['o', 'p', 'q']), (5, ['r', 's', 'tu', 'v', 'x', 'y', 'z'])]
    
    PPRINT:
    [(1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
     (2,
      {'e': 'E',
       'f': 'F',
       'g': 'G',
       'h': 'H',
       'i': 'I',
       'j': 'J',
       'k': 'K',
       'l': 'L'}),
     (3, ['m', 'n']),
     (4, ['o', 'p', 'q']),
     (5, ['r', 's', 'tu', 'v', 'x', 'y', 'z'])]
    

    2 .格式化

    要格式化一个数据结构而不是把它直接写入一个流(即用于日志),可以使用pformat()来构建一个字符串表示。

    import logging
    from pprint import pformat
    
    data = [
        (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
        (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H',
             'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}),
        (3, ['m', 'n']),
        (4, ['o', 'p', 'q']),
        (5, ['r', 's', 't''u', 'v', 'x', 'y', 'z']),
    ]
    logging.basicConfig(
        level=logging.DEBUG,
        format='%(levelname)-8s %(message)s',
    )
    logging.debug('Logging pformatted data')
    formatted = pformat(data)
    for line in formatted.splitlines():
        logging.debug(line.rstrip())
    

    然后可以单独打印这个格式化的字符串或者记入日志。

    DEBUG    Logging pformatted data
    DEBUG    [(1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
    DEBUG     (2,
    DEBUG      {'e': 'E',
    DEBUG       'f': 'F',
    DEBUG       'g': 'G',
    DEBUG       'h': 'H',
    DEBUG       'i': 'I',
    DEBUG       'j': 'J',
    DEBUG       'k': 'K',
    DEBUG       'l': 'L'}),
    DEBUG     (3, ['m', 'n']),
    DEBUG     (4, ['o', 'p', 'q']),
    DEBUG     (5, ['r', 's', 'tu', 'v', 'x', 'y', 'z'])]
    

    3. 任意类

    如果一个定制类定义了一个__repr__()方法,那么pprint()使用的PrettyPrinter类还可以处理这样的定制类。

    from pprint import pprint
    
    
    class node:
        def __init__(self, name, contents=[]):
            self.name = name
            self.contents = contents[:]
    
        def __repr__(self):
            return (
                    'node(' + repr(self.name) + ', ' +
                    repr(self.contents) + ')'
            )
    
    
    trees = [
        node('node-1'),
        node('node-2', [node('node-2-1')]),
        node('node-3', [node('node-3-1')]),
    ]
    pprint(trees)
    

    利用由PrettyPrinter组合的嵌套对象的表示来返回完整的字符串表示。

    [node('node-1', []),
     node('node-2', [node('node-2-1', [])]),
     node('node-3', [node('node-3-1', [])])]
    

    4. 递归

    递归数据结构由指向原数据源的引用表示,形式为<Recursion on typename with id=number>

    '''
    学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流群:725638078
    寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
    '''
    from pprint import pprint
    
    local_data = ['a', 'b', 1, 2]
    local_data.append(local_data)
    print('id(local_data) =>', id(local_data))
    pprint(local_data)
    

    在这个例子中,列表local_data增加到其自身,这会创建一个递归引用。

    id(local_data) => 2763816527488
    ['a', 'b', 1, 2, <Recursion on list with id=2763816527488>]
    

    5. 限制嵌套输出

    对于非常深的数据结构,可能不要求输出中包含所有细节。数据有可能没有适当地格式化,也可能格式化文本过大而无法管理,或者有些数据可能是多余的。

    from pprint import pprint
    
    data = [
        (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
        (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H',
             'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}),
        (3, ['m', 'n']),
        (4, ['o', 'p', 'q']),
        (5, ['r', 's', 't''u', 'v', 'x', 'y', 'z']),
    ]
    pprint(data, depth=1)
    pprint(data, depth=2)
    

    使用depth参数可以控制美观打印机递归处理嵌套数据结构的深度。输出中未包含的层次用省略号表示。

    [(...), (...), (...), (...), (...)]
    [(1, {...}), (2, {...}), (3, [...]), (4, [...]), (5, [...])]
    

    6.控制输出宽度

    格式化文本的默认输出宽度为80列。要调整这个宽度,可以在pprint()中使用参数width。

    from pprint import pprint
    
    data = [
        (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
        (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H',
             'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}),
        (3, ['m', 'n']),
        (4, ['o', 'p', 'q']),
        (5, ['r', 's', 't''u', 'v', 'x', 'y', 'z']),
    ]
    for width in [80, 5]:
        print('WIDTH =', width)
        pprint(data, width=width)
        print()
    

    当宽度太小而不能满足格式化数据结构时,倘若截断或转行会导致非法语法,那么便不会截断或转行。

    WIDTH = 80
    [(1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
     (2,
      {'e': 'E',
       'f': 'F',
       'g': 'G',
       'h': 'H',
       'i': 'I',
       'j': 'J',
       'k': 'K',
       'l': 'L'}),
     (3, ['m', 'n']),
     (4, ['o', 'p', 'q']),
     (5, ['r', 's', 'tu', 'v', 'x', 'y', 'z'])]
    
    WIDTH = 5
    [(1,
      {'a': 'A',
       'b': 'B',
       'c': 'C',
       'd': 'D'}),
     (2,
      {'e': 'E',
       'f': 'F',
       'g': 'G',
       'h': 'H',
       'i': 'I',
       'j': 'J',
       'k': 'K',
       'l': 'L'}),
     (3,
      ['m',
       'n']),
     (4,
      ['o',
       'p',
       'q']),
     (5,
      ['r',
       's',
       'tu',
       'v',
       'x',
       'y',
       'z'])]
    

    compact标志告诉pprint()尝试在每一行上放置更多数据,而不是把复杂数据结构分解为多行。

    from pprint import pprint
    
    data = [
        (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
        (2, {'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H',
             'i': 'I', 'j': 'J', 'k': 'K', 'l': 'L'}),
        (3, ['m', 'n']),
        (4, ['o', 'p', 'q']),
        (5, ['r', 's', 't''u', 'v', 'x', 'y', 'z']),
    ]
    for width in [80, 5]:
        print('WIDTH =', width)
        pprint(data, width=width)
        print()
    

    这个例子展示了一个数据结构再一行上放不下时,它会分解(数据列表中的第二项也是如此)。如果多个元素可以放置在一行上(如第三个和第四个成员),那么便会把它们放在同一行上。

    WIDTH = 80
    [(1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}),
     (2,
      {'e': 'E',
       'f': 'F',
       'g': 'G',
       'h': 'H',
       'i': 'I',
       'j': 'J',
       'k': 'K',
       'l': 'L'}),
     (3, ['m', 'n']),
     (4, ['o', 'p', 'q']),
     (5, ['r', 's', 'tu', 'v', 'x', 'y', 'z'])]
    
    WIDTH = 5
    [(1,
      {'a': 'A',
       'b': 'B',
       'c': 'C',
       'd': 'D'}),
     (2,
      {'e': 'E',
       'f': 'F',
       'g': 'G',
       'h': 'H',
       'i': 'I',
       'j': 'J',
       'k': 'K',
       'l': 'L'}),
     (3,
      ['m',
       'n']),
     (4,
      ['o',
       'p',
       'q']),
     (5,
      ['r',
       's',
       'tu',
       'v',
       'x',
       'y',
       'z'])]
    

    结尾给大家推荐一个非常好的学习教程,希望对你学习Python有帮助!

    Python基础入门教程推荐

    Python爬虫案例教程推荐

  • 相关阅读:
    17岁韩寒在CCTV《对话》舌战群吊的视频
    在线LaTex编辑器
    PowerShell 点滴记录
    程序阅读理解题目(高中语文版,附答案)
    jQuery Validate 应用
    ASP.net MVC 向子视图传递数据
    分库分表(sharding)后主键全局唯一性的解决方案
    Ajax局部刷新例子
    限制 Flash 在指定域名/网址中播放 (Flash 防盗链)
    javascript实现二级联动下拉框
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/python960410445/p/15541962.html
Copyright © 2020-2023  润新知