pprint.pprint(someDictionaryValue) print(pprint.pformat(someDictionaryValue)) pprint.PrettyPrinter(...', 'ni'] stuff.insert(0, stuff[:]) pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4) pp.pprint(stuff) [ ['spam...('parrot', ('fresh fruit',)))))))) pp = pprint.PrettyPrinter(depth=6) pp.pprint(tup) ('spam', ('eggs...', ('lumberjack', ('knights', ('ni', ('dead', (...))))))) pprint.pprint(x) import pprint stuff =...['spam', 'eggs', 'lumberjack', 'knights', 'ni'] stuff.insert(0, stuff) pprint.pprint(stuff) [<Recursion
安装 pip install pprint pprint提供了以一种“pretty-print”的方式打印出任意python数据结构的模块。...pprint.pformat(object,indent=1,width=80, depth=None) 返回格式化的对象字符串 pprint.pprint(object,stream=None,...pprint.isreadable(object) 判断对象object的字符串对象是否可读 pprint.isrecursive(object) 判断对象是否需要递归的表示 eg: pprint.isrecursive...(a) --->False pprint.isrecursive([1,2,3])-->True pprint.saferepr(object) 返回一个对象字符串,对象中的子对象如果是可递归的...('parrot', ('fresh fruit',)))))))) >>> pp =pprint.PrettyPrinter(depth=6) #深度为6,所有只显示了6层 >>> pp.pprint
python中的pprint.pprint(),类似于print() 下面是我做的demo: 1 #python pprint 2 3 '''python API中提供的Sample''' 4...project_info = json.loads(raw_data) 12 result = {'headers' : http_info.items(), 'body' : project_info} 13 14 pprint.pprint...(result) 15 16 pprint.pprint('#' * 50) 17 pprint.pprint(result, depth=3) 18 19 pprint.pprint('#' *...50) 20 pprint.pprint(result['headers'], width=30) 21 22 pprint.pprint('#' * 50) 23 #自定义Demo 24 test_list...= ['a', 'c', 'e', 'd', '2'] 25 test_list.insert(0, test_list) 26 pprint.pprint(test_list) 运行效果: Python
参考链接: pprint:Python中的数据漂亮打印方法pprint pprint的英文全称Data pretty printer,顾名思义就是让显示结果更漂亮。 ...print()和pprint()都是python的打印模块,功能基本一样,唯一的区别就是pprint()模块打印出来的数据结构更加完整,每行为一个数据结构,更加方便阅读打印输出结果。...特别是对于特别长的数据打印,print()输出结果都在一行,不方便查看,而pprint()采用分行打印输出,所以对于数据结构比较复杂、数据长度较长的数据,适合采用pprint()打印方式。...扩展阅读: pprint模块还有其它的一些方法如下所示,详见官方文档: pprint.pformat((object,indent=1,width=80, depth=None) #返回格式化的对象字符串... pprint.pprint(object,stream=None,indent=1, width=80, depth=None) #输出格式的对象字符串到指定的stream,最后以换行符结束 pprint.isreadable
目录[-] pprint —— 更美观的打印数据结构 pprint 模块包含一个“美观打印器(PrettyPrinter)”,用于产生美观的数据结构视图。...模块的最简单方法是调用 pprint() 方法: from pprint import pprint from pprint_data import data print('PRINT:') print...(data) print() print('PPRINT:') pprint(data) pprint(object, stream=None, indent=1, width=80, depth=None...输出中不包含的级别由省略号表示: from pprint import pprint from pprint_data import data pprint(data, depth=1) pprint...控制输出宽度 默认的输出宽度是80个字符长度, 可以使用 pprint() 的 width 参数来调整宽度: from pprint import pprint from pprint_data import
python pprint.pformat()函数的使用 1、返回要打印的内容的文本字符串,这个字符串既易于阅读,也是语法上正确的Python代码。...import pprint cats = [{'name':'Zophie','desc':'chubby'},{'name':'Pooka','desc':'fluffy'}] pprint.pformat...(cats) fileObj = open('myCats.py','w') fileObj.write('cats = '+pprint.pformat(cats)+'\n') fileObj.close...() 2、如果来自pprint.pformat()的字符串保存为.py文件,该文件就是可以导入的模块。...import myCats myCats.cats myCats.cats[0] myCats.cats[0]['name'] 以上就是python pprint.pformat()函数的使用,
Python附带pprint模块,可以让打印任意数据结构更具可读性。 02 pprint是什么? python中的pprint模块负责以合适的格式打印便于阅读的行块。...04 那么,让我们深入pprint… 在python文件的顶部导入库pprint import pprint 现在,我们可以使用.pprint()对象或实例化我们自己的pprint对象PrettyPrinter...pprint.pprint(['Radha', 1, 'Hari', 'Simesh', 25, 847]) # Instantiating pprint object my_pprint = pprint.PrettyPrinter...(tuple1) #Using only pprint() object pprint.pprint(pprint.pprint(tuple1, depth=6)) pprint.pprint(tuple1...from pprint import pprint # We can directly call the method # pprint() using it coordinates = [ {
pprint ,它可以格式化打印字典数据,让对应关系更加清晰直观,算是一个实用的爬虫技巧。...pprint 的妙用: 我们利用 json.loads(data.text) 方法,直接将 json 字符串,转换为了字典格式的数据。...pprint模块的妙用:我们期望有一种方法能够快速帮助我们理清字典嵌套和key:value对应的关系。 pprint是 Python 第三方库,在使用之前,需要先 pip 安装上。...from pprint import pprint 接着,对于上述案例,现在我们使用 pprint() 函数,打印一下,看看会有什么好的效果呢?...源码如下: import requests import json from pprint import pprint def coords(city): url = 'https://restapi.amap.com
pprint: 格式化美观输出内容 安装模块 安装feedparser模块 pip install feedparser 安装pprint模块 pip install pprint 使用方法 首先导入feedparser...和pprint库 import feedparser import pprint 暴力解析RSS资源 这里用的是开源中国的RSS订阅源 # 网站种子解析 rss_oschina = feedparser.parse...('https://www.oschina.net/news/rss') # 抓取内容 , depth 抓取深度 pprint.pprint(rss_oschina,depth=1) 其中 depth...JSON数组 mylist = [{'title': entry['title'], 'link':entry['link']} for entry in rss_oschina['entries']] pprint.pprint...JSON数组 mylist = [{'title': entry['title'], 'link':entry['link']} for entry in rss_oschina['entries']] pprint.pprint
pprint模块 提供了打印出任何python数据结构类和方法。...很简单 Python import pprint pprint.pprint(tmp) 会输出: { 'Cache-Control': 'no-cache, no-store', 'Connection...(object,indent=1,width=80, depth=None) 返回格式化的对象字符串 3.pprint.pprint(object,stream=None,indent=1, width...4.pprint.isreadable(object) 判断对象object的字符串对象是否可读 5.pprint.isrecursive(object) 判断对象是否需要递归的表示 eg: pprint.isrecursive...(a) —>False pprint.isrecursive([1,2,3])–>True 6.pprint.saferepr(object) 返回一个对象字符串,对象中的子对象如果是可递归的,都被替换成
It's not enough to use os.environ['PYTHONPATH']: this is a subset of sys.path. """ import sys, os, pprint...allsizes.sort() pprint.pprint(allsizes[:3]) pprint.pprint(allsizes[-3:]) print('By lines...')...allsizes.sort(key=lambda x: x[1]) pprint.pprint(allsizes[:3]) pprint.pprint(allsizes[-3:])
>>> from pprint import pprint 意思是从pprint模块中只将pprint()引入,之后就可以直接使用它了。...深入探究 继续以pprint为例,深入研究: >>> import pprint >>> dir(pprint) ['PrettyPrinter', '_StringIO', '__all__',...>>> help(pprint.isreadable) 前面是用import pprint方式引入模块的。...需要注意的是,pprint.PrettyPrinter是一个类,后面的是方法。 再回头看看dir(pprint)的结果: >>> pprint....还是回到dir(pprint)中找一找,有一个__file__属性,它会告诉我们这个模块的位置: >>> print(pprint.
= {'name':'rocky','age':'23','like':'python'} >>> pprint.pprint(a) {'age': '23', 'like': 'python', '...以 pprint.pprint() 的方式使用模块中的一种方法,这种方法能够让字典格式化输出,更方便易读。...在这里我还要补充一点的是,有时候如果你觉得引入的模块或者方法名称有点长,这时可以给它重命名,请看下面的例子: >>> import pprint as pr >>> pr.pprint(a) {'age...深入探究 我们继续以 pprint 为例,继续深入的来研究: >>> import pprint >>> dir(pprint) ['PrettyPrinter', '_StringIO', '__all...需要注意的是,pprint.PrettyPrinter 是一个类,后面的是方法。 让我们再回过头来看看 dir(pprint) 的结果: >>> pprint.
test.insert_many(persons) print(result.inserted_ids) 删 # 删除单条记录 result1 = test.delete_one({'name': 'zone'}) pprint.pprint...(result1) # 批量删除 result1 = test.delete_many({'name': 'zone'}) pprint.pprint(result1) 改 # 更新单条记录 res...res.matched_count) # 更新多条记录 test.update_many({'name': 'zone'}, {'$set': {'sex': 'girl girl'}}) 查 # 查找多条记录 pprint.pprint...(test.find()) # 添加查找条件 pprint.pprint(test.find({"sex": "boy"}).sort("name")) 聚合 如果你是我的老读者,那么你肯定知道我之前的骚操作...查找一条记录 async def do_find_one(): document = await db.test_collection.find_one({'name': 'zone'}) pprint.pprint
(persons) print(result.inserted_ids) 删 # 删除单条记录 result1 = test.delete_one({\\'name\\': \\'zone\\'}) pprint.pprint...(result1) # 批量删除 result1 = test.delete_many({\\'name\\': \\'zone\\'}) pprint.pprint(result1) 改 # 更新单条记录...更新多条记录 test.update_many({\\'name\\': \\'zone\\'}, {\\'$set\\': {\\'sex\\': \\'girl girl\\'}}) 查 # 查找多条记录 pprint.pprint...(test.find()) # 添加查找条件 pprint.pprint(test.find({"sex": "boy"}).sort("name")) 聚合 如果你是我的老读者,那么你肯定知道我之前的骚操作...iterating cursor.sort(\\'name\\', -1).skip(1).limit(2) async for document in cursor: pprint.pprint
import filecmp import pprint dc = filecmp.dircmp('example/dir1', 'example/dir2') print('Left:') pprint.pprint...']) print('Left:') pprint.pprint(dc.left_list) print('\nRight:') pprint.pprint(dc.right_list) 在这里,将common_file...import filecmp import pprint dc = filecmp.dircmp('example/dir1', 'example/dir2') print('Common:') pprint.pprint...(dc.common) print('\nLeft:') pprint.pprint(dc.left_only) print('\nRight:') pprint.pprint(dc.right_only...(dc.common) print('\nDirectories:') pprint.pprint(dc.common_dirs) print('\nFiles:') pprint.pprint(dc.common_files
为了使结果看上去更优雅,我们提前使用 from pprint import pprint,使用pprint打印数据。...from pprint import pprint 所有代码在jupyter notebook内运行。...# 列表所有元素乘以2 pprint(list(map(lambda x: x * 2, range(1,11)))) ?...# 列表所有元素之和 pprint(sum(range(1,1001))) ?...import re,sys; pprint(re.sub("\s*([{};,:])\s*", "\\1", re.sub("/\*.*?
# -*- coding: UTF-8 -*- import sqlite3 import pprint def sqlite_read(): """python读取sqlite数据库文件...SELECT * FROM {}".format(tbl_name)) col_name_list = [tuple[0] for tuple in cur.description] pprint.pprint...(col_name_list) # 获取表结构的所有信息 cur.execute("PRAGMA table_info({})".format(tbl_name)) pprint.pprint
时代在进步,你也应该跟上节奏,让我来向你介绍pprint模块,Python世界的调皮小精灵!它的全名是'Pretty Print',意思就是美化输出,简直就是程序员的化妆师!...现在,pprint就是你的放大镜,让你以更直观的方式审视复杂的数据结构,不论是列表、字典还是元组,都能毫不费力地展示给你看! 别害怕那些无尽的嵌套列表和字典,pprint模块是你的导航员!...pprint模块能够将数据结构以更有层次感的方式呈现,就像是给你的代码添了一把灵魂的绚丽彩笔! 朋友,你是否厌倦了那些冗长、乱七八糟的输出?那么,找个伙伴,让pprint来帮你整理吧!...那现在,将pprint比喻成那面镜子,你就是那位美女!它能让你的数据结构展现出完美的一面,让你的代码焕发魅力!...演示个demo from pprint import pprint dic = { "张三": { "部门": "科技部", "工资": 3000,
#查询数据 import pprint import pymysql host = 'localhost' username = 'test' password = 'test' db_name =...* from users;') #只返回一个 for i in range(5): result = cursor.fetchone() print('fetchone') pprint.pprint...(result) #全部返回 result = cursor.fetchall() print('fetchall') pprint.pprint(result) result = cursor.fetchall...() print('fetchall') pprint.pprint(result) cursor.scroll(0, mode='absolute') result = cursor.fetchall...() print('fetchall') pprint.pprint(result) cursor.close() connect.close()
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