如何在Python中漂亮地打印深度为~4的字典?我尝试用pprint()进行漂亮的打印，但它不起作用:
import pprint
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)
pp.pprint(mydict)
我只是想要一个缩进(“\t”)为每个嵌套，这样我就会得到这样的东西:
key1
value1
value2
key2
value1
value2
等。
我该怎么做呢?
当前回答
prettyformatter
免责声明:我是该软件包的作者。
有关与其他格式化程序的比较，请参阅其他格式化程序。
格式化
不像pprint。Pprint, prettyformatter更多地垂直传播，并尝试更多地对齐项目。
与json。转储，prettyformatter通常更紧凑，并尝试在合理的地方对齐字典值。
from prettyformatter import pprint
batters = [
{"id": "1001", "type": "Regular"},
{"id": "1002", "type": "Chocolate"},
{"id": "1003", "type": "Blueberry"},
{"id": "1004", "type": "Devil's Food"},
]
toppings = [
{"id": "5001", "type": None},
{"id": "5002", "type": "Glazed"},
{"id": "5005", "type": "Sugar"},
{"id": "5007", "type": "Powdered Sugar"},
{"id": "5006", "type": "Chocolate with Sprinkles"},
{"id": "5003", "type": "Chocolate"},
{"id": "5004", "type": "Maple"},
]
data = {"id": "0001", "type": "donut", "name": "Cake", "ppu": 0.55, "batters": batters, "topping": toppings}
pprint(data)
输出:
{
"id" : "0001",
"type" : "donut",
"name" : "Cake",
"ppu" : 0.55,
"batters":
[
{"id": "1001", "type": "Regular"},
{"id": "1002", "type": "Chocolate"},
{"id": "1003", "type": "Blueberry"},
{"id": "1004", "type": "Devil's Food"},
],
"topping":
[
{"id": "5001", "type": None},
{"id": "5002", "type": "Glazed"},
{"id": "5005", "type": "Sugar"},
{"id": "5007", "type": "Powdered Sugar"},
{"id": "5006", "type": "Chocolate with Sprinkles"},
{"id": "5003", "type": "Chocolate"},
{"id": "5004", "type": "Maple"},
],
}
特性
请在这里查看完整的文档。
JSON
不像pprint。pprint, prettyformatter通过JSON =True参数支持JSON转换。这包括将None更改为null, True更改为True, False更改为False，以及正确使用引号。
与json。转储，prettyformatter支持更多数据类型的JSON强制。这包括将任何数据类或映射更改为字典，将任何可迭代对象更改为列表。
from dataclasses import dataclass
from prettyformatter import PrettyDataclass, pprint
@dataclass(unsafe_hash=True)
class Point(PrettyDataclass):
x: int
y: int
pprint((Point(1, 2), Point(3, 4)), json=True)
输出:
[{"x": 1, "y": 2}, {"x": 3, "y": 4}]
定制
不像pprint。Pprint或json。转储，prettyformatter支持轻松定制附加类型。
为一个prettyformatter实现__pargs__和/或__pkwargs__方法。PrettyClass子类允许用户以“cls_name(*args， **kwargs)”的形式轻松地自定义类。
from prettyformatter import PrettyClass
class Dog(PrettyClass):
def __init__(self, name, **kwargs):
self.name = name
def __pkwargs__(self):
return {"name": self.name}
print(Dog("Fido"))
"""
Dog(name="Fido")
"""
print(Dog("Fido"), json=True)
"""
{"name": "Fido"}
"""
实现__pformat__方法可以实现更具体的pformat函数。
实现@prettyformatter。Register函数还允许以与实现__pformat__相同的方式自定义已经存在的类。
import numpy as np
from prettyformatter import pprint, register
@register(np.ndarray)
def pformat_ndarray(obj, specifier, depth, indent, shorten, json):
if json:
return pformat(obj.tolist(), specifier, depth, indent, shorten, json)
with np.printoptions(formatter=dict(all=lambda x: format(x, specifier))):
return repr(obj).replace("\n", "\n" + " " * depth)
pprint(dict.fromkeys("ABC", np.arange(9).reshape(3, 3)))
输出:
{
"A":
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]),
"B":
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]),
"C":
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]),
}
其他回答
我自己是一个相对的python新手，但过去几周我一直在使用嵌套字典，这就是我想到的。
你应该尝试使用堆栈。将根字典中的键变成一个列表的列表:
stack = [ root.keys() ] # Result: [ [root keys] ]
按照从最后到第一个的相反顺序，查找字典中的每个键，看看它的值是否(也是)一个字典。如果不是，打印密钥，然后删除它。但是，如果键的值是一个字典，则打印该键，然后将该值的键附加到堆栈的末尾，并以相同的方式开始处理该列表，对每个新的键列表进行递归重复。
如果每个列表中第二个键的值是一个字典，那么在几轮之后，你会得到这样的结果:
[['key 1','key 2'],['key 2.1','key 2.2'],['key 2.2.1','key 2.2.2'],[`etc.`]]
这种方法的优点是缩进只是\t乘以堆栈的长度:
indent = "\t" * len(stack)
缺点是为了检查每个键，你需要散列到相关的子字典，尽管这可以通过列表理解和简单的for循环轻松处理:
path = [li[-1] for li in stack]
# The last key of every list of keys in the stack
sub = root
for p in path:
sub = sub[p]
if type(sub) == dict:
stack.append(sub.keys()) # And so on
注意，这种方法将要求清除尾随的空列表，并删除后跟空列表的任何列表中的最后一个键(当然，这可能会创建另一个空列表，等等)。
还有其他方法来实现这个方法，但希望这能给你一个基本的想法。
编辑:如果您不想进行所有这些操作，pprint模块将以良好的格式打印嵌套字典。
这是我在编写一个需要在.txt文件中编写字典的类时想到的:
@staticmethod
def _pretty_write_dict(dictionary):
def _nested(obj, level=1):
indentation_values = "\t" * level
indentation_braces = "\t" * (level - 1)
if isinstance(obj, dict):
return "{\n%(body)s%(indent_braces)s}" % {
"body": "".join("%(indent_values)s\'%(key)s\': %(value)s,\n" % {
"key": str(key),
"value": _nested(value, level + 1),
"indent_values": indentation_values
} for key, value in obj.items()),
"indent_braces": indentation_braces
}
if isinstance(obj, list):
return "[\n%(body)s\n%(indent_braces)s]" % {
"body": "".join("%(indent_values)s%(value)s,\n" % {
"value": _nested(value, level + 1),
"indent_values": indentation_values
} for value in obj),
"indent_braces": indentation_braces
}
else:
return "\'%(value)s\'" % {"value": str(obj)}
dict_text = _nested(dictionary)
return dict_text
现在，如果我们有一个这样的字典:
some_dict = {'default': {'ENGINE': [1, 2, 3, {'some_key': {'some_other_key': 'some_value'}}], 'NAME': 'some_db_name', 'PORT': '', 'HOST': 'localhost', 'USER': 'some_user_name', 'PASSWORD': 'some_password', 'OPTIONS': {'init_command': 'SET foreign_key_checks = 0;'}}}
我们这样做:
print(_pretty_write_dict(some_dict))
我们得到:
{
'default': {
'ENGINE': [
'1',
'2',
'3',
{
'some_key': {
'some_other_key': 'some_value',
},
},
],
'NAME': 'some_db_name',
'OPTIONS': {
'init_command': 'SET foreign_key_checks = 0;',
},
'HOST': 'localhost',
'USER': 'some_user_name',
'PASSWORD': 'some_password',
'PORT': '',
},
}
正如其他人所发布的，你可以使用递归/dfs打印嵌套的字典数据，并递归调用如果它是一个字典;否则打印数据。
def print_json(data):
if type(data) == dict:
for k, v in data.items():
print k
print_json(v)
else:
print data
这里的现代解决方案是使用富。安装与
pip install rich
使用as
from rich import print
d = {
"Alabama": "Montgomery",
"Alaska": "Juneau",
"Arizona": "Phoenix",
"Arkansas": "Little Rock",
"California": "Sacramento",
"Colorado": "Denver",
"Connecticut": "Hartford",
"Delaware": "Dover",
"Florida": "Tallahassee",
"Georgia": "Atlanta",
"Hawaii": "Honolulu",
"Idaho": "Boise",
}
print(d)
输出很好地缩进:
yapf的另一个选择:
from pprint import pformat
from yapf.yapflib.yapf_api import FormatCode
dict_example = {'1': '1', '2': '2', '3': [1, 2, 3, 4, 5], '4': {'1': '1', '2': '2', '3': [1, 2, 3, 4, 5]}}
dict_string = pformat(dict_example)
formatted_code, _ = FormatCode(dict_string)
print(formatted_code)
输出:
{
'1': '1',
'2': '2',
'3': [1, 2, 3, 4, 5],
'4': {
'1': '1',
'2': '2',
'3': [1, 2, 3, 4, 5]
}
}
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