python数据格式化之pprint

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 

from pprint import pprint  print 'PRINT:'  print data  print   print 'PPRINT:'  pprint(data)

运行结果：

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。 

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：

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。

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：

[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>。 

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：

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： 

#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。 

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：

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。 

from pprint import pprint  for width in [80,5]:      print 'WIDTH = ', width      pprint(data,width = width)      print

运行结果：

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。