本篇内容主要讲解“Python中的pprint模块怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python中的pprint模块怎么使用”吧!
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，相信大家对“Python中的pprint模块怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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