python中的pprint,format,srtip(）使用
目录
pprint –
美观打印作用：美观打印数据结构pprint
包含一个“美观打印机“，用于生成数据结构的一个美观视图。格式化工具会生成数据结构
pprint –
美观打印
作用：美观打印数据结构
pprint
包含一个“美观打印机“，用于生成数据结构的一个美观视图。格式化工具会生成数据结构的一些表示，不仅可以由解释器正确地解析，而且便于人类阅读。输出尽可能放在一行上，分解为多行时则需要缩进。
以下实例用用到的data包含一下数据
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’
}),
]
1、 利用pprint()函数打印
要使用这个模块，最简单的方法就是利用pprint()函数
|
1 2 3 4 5 |
from pprint import pprint print ‘PRINT:’ print data print ‘PPRINT:’ pprint(data) |
运行结果：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
PRINT: [(1, {‘a’: ‘A’, ‘c’: ‘C’, ‘b’: ‘B’, ‘d’: ‘D’}), (2, {‘e’: ‘E’, ‘g’: ‘G’, ‘f’: ‘F’, ‘i’: ‘I’, ‘h’: ‘H’, ‘k’: ‘K’, ‘j’: ‘J’, ‘l’: ‘L’})] 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’})] |
pprint()格式化一个对象，并把它写至一个数据流，这个数据流作为参数传入（或者是默认的sys.stdout）
注意为什么第二个字典中会显示一竖列，因为pprint打印支持8个对象以上的竖列打印
2、使用pformat()格式化
格式化一个数据结构而不把它直接写至一个流（例如用于日志记录），可以使用pformat()来构造一个字符串表示。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
import logging from pprint import pformat 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()) |
运行结果：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
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’})] |
然后可以单独低打印格式化的字符串或者计入日志
splitlines()
按行分割()
rstrip()去除右边的空格 lstrip()去除左边的空格
strip()去除两边空格。默认为去除空不可见的字符(所谓的白空格)，所谓的白空格，一般指的是：空格本身，回车\r，换行\n，制表符\t，换页符\f；也可以传入需要从两边或者其中一边去除的字符，如strip(‘a’)就是去除字符串两边的字符‘a’
（对应于正则表达式中的： \s == [ \r\n\t\f]
）
所以，很明显的是：
|
someString.strip() == someString.lstrip().rstrip() |
3、 任意类
如果定制类定义了一个__repr__()方法，pprint()使用的PrettyPrinter类还可以处理这些定制类。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
from pprint import pprint class node(object): 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) |
运行结果：
|
1 2 3 |
[node(‘node-1’,[]), node(‘node-2’,[node(‘node-2-1’,[])]), node(‘node-3’,[node(‘node-3-1’,[])])] |
由PrettyPrinter组合嵌套对象的表示，从而返回完整字符串表示。
4、 递归
递归数据结构有指向原数据源的引用来表示，形式为<Recursion on typename with id=number>。
|
1 2 3 4 5 6 |
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) print local_data |
运行结果：
|
1 2 3 |
id(local_data) => 47458332363520 [‘a’, ‘b’, 1, 2, <Recursion on list with id=47458332363520>] [‘a’, ‘b’, 1, 2, […]] |
在这个例子中，列表local_data增加到了其自身，这会创建一个递归引用
内置函数id()作用是获得对象的id值，理论上讲每个对象都有一个id值，如果是整数和字符串（(相对较小的时候)），那么相同的值会有相同的id值，但是如果是类，及时相同也会有不同的id值。测试如下：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 |
#int or float or lon 都一样(比较小的时候) a = 65464131311513l b = 65464131311513l c = 65464131311513l print id(a) print id(b) print id(c) a = ‘12312312’ b = ‘12312312’ c = ‘12312312’ print id(a) print id(b) print id(c) a = 65464131311513l*11 b = 65464131311513l*11 c = 65464131311513l*11 print id(a) print id(b) print id(c) a = ‘12312312’*11 b = ‘12312312’*11 c = ‘12312312’*11 print id(a) print id(b) print id(c) class Test(object): def __init__(self): pass a = Test() b = Test() c = Test() print id(a) print id(b) print id(c) |
测试结果：
47010342174992
47010342174992
47010342174992
47010343272096
47010343272096
47010343272096
47010343261568
47010343261648
47010343261688
47010343200944
47010343199152
47010343202352
47010343252304
47010343252944
47010343253008
5、 限制嵌套输出
对于非常深的数据结构，可能不要求输出包含所有细节。有可能数据没有是当地格式化，也可能格式化文本过大而无法管理，或者默写数据时多余的。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
from pprint import pprint print ‘depth 1 :’ pprint(data,depth=1) print ‘depth 2 :’ pprint(data,depth=2) print ‘depth 3 :’ pprint(data,depth=3) |
运行结果：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
depth 1 : [(…), (…)] depth 2 : [(1, {…}), (2, {…})] depth 3 : [(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’})] |
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由一个省略号表示
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，可以再pprint()中使用参数width。
|
1 2 3 4 5 |
from pprint import pprint for width in [80,5]: print ‘WIDTH = ‘, width pprint(data,width = width) |
运行结果：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
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’})] 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’})] |
宽度大小不能适应格式化数据结构时，如果斩断或转行会引入非法的语法，就不会进行截断或转行。
文章基于下文重写
原文： http://www.pythontab.com/html/2014/pythonjichu_1021/893.html
转载自：https://blog.csdn.net/u010105243/article/details/53224551
