Python中的pprint模块
作者：小小程序员ol
本文介绍了 Python中的pprint模块，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，想了解具体内容请参考下文
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>
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'])]
到此这篇关于 Python中的pprint模块的文章就介绍到这了,更多相关 Python pprint模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！