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、 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 6 | from pprint import pprint
print 'PRINT:'
print data
print
print 'PPRINT:'
pprint(data)
|
运行结果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | 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、 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。默认为去除空格,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’ 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 12 13 14 | 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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | #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)
print
a = '12312312'
b = '12312312'
c = '12312312'
print id (a)
print id (b)
print id (c)
print
a = 65464131311513l * 11
b = 65464131311513l * 11
c = 65464131311513l * 11
print id (a)
print id (b)
print id (c)
print
a = '12312312' * 11
b = '12312312' * 11
c = '12312312' * 11
print id (a)
print id (b)
print id (c)
print
class Test( object ):
def __init__( self ):
pass
a = Test()
b = Test()
c = Test()
print id (a)
print id (b)
print id (c)
print
|
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
print 'depth 2 :'
pprint(data,depth = 2 )
print
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)
print
|
运行结果: 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 | 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。
|