更优雅的字符串print——pprint库的使用

pprint是一个python下的输出格式化库，可以美化输出字符串的格式，主要是实现对字符串换行宽度、缩进、嵌套对象打印深度的控制，此外还可以实现对np数组实现更为紧凑的输出。下面对pprint库的使用做一个详细的介绍

1、安装pprint

pip install pprint

2、基本使用

mylist = ["Semantic segmentation is a fundamental task in computer vision and enables many downstream applications.","It is related to image classification since it produces per-pixel category prediction instead of image-level prediction.", "The proposed MLP decoder aggregates information from different layers, ", "and thus combining both local attention and global attention to render powerful representation"]
print(mylist)
pprint.pprint(mylist)

输出信息如下所示：
['Semantic segmentation is a fundamental task in computer vision and enables many downstream applications.', 'It is related to image classification since it produces per-pixel category prediction instead of image-level prediction.', 'The proposed MLP decoder aggregates information from different layers, ', 'and thus combining both local attention and global attention to render powerful representation']
['Semantic segmentation is a fundamental task in computer vision and enables ''many downstream applications.','It is related to image classification since it produces per-pixel category ''prediction instead of image-level prediction.','The proposed MLP decoder aggregates information from different layers, ','and thus combining both local attention and global attention to render ''powerful representation']

3、设置字符缩进

#设置字符缩进，默认值0
pprint.pprint(mylist, indent=4)

输出信息如下所示：
[   'Semantic segmentation is a fundamental task in computer vision and ''enables many downstream applications.','It is related to image classification since it produces per-pixel ''category prediction instead of image-level prediction.','The proposed MLP decoder aggregates information from different layers, ','and thus combining both local attention and global attention to render ''powerful representation']

4、设置字符串换行宽度

#设置字符串换行宽度，默认值80个字符
pprint.pprint(mylist, width=150)

输出信息如下所示：
['Semantic segmentation is a fundamental task in computer vision and enables many downstream applications.','It is related to image classification since it produces per-pixel category prediction instead of image-level prediction.','The proposed MLP decoder aggregates information from different layers, ','and thus combining both local attention and global attention to render powerful representation']

5、设置输出数据的深度

#输出数据的深度控制,用于控制json、dict、list、set、tuple等包含嵌套的对象深度
newlist = [1, [2, [3, [4, [5, [6]]]]]]
print("print：\n",newlist)
print("pprint.pprint：")
pprint.pprint(newlist, depth=3)dic1={"a1":1,"b1":2,"dic":{"a2":1,"b2":2,"dic":{"a3":1,"b3":2,"dic":{"a4":1,"b4":2}}}}
print("print：\n",dic1)
print("pprint.pprint：")
pprint.pprint(dic1, depth=3,width=40)

输出信息如下所示：
print：[1, [2, [3, [4, [5, [6]]]]]]
pprint.pprint：
[1, [2, [3, [...]]]]
print：{'a1': 1, 'b1': 2, 'dic': {'a2': 1, 'b2': 2, 'dic': {'a3': 1, 'b3': 2, 'dic': {'a4': 1, 'b4': 2}}}}
pprint.pprint：
{'a1': 1,'b1': 2,'dic': {'a2': 1,'b2': 2,'dic': {'a3': 1,'b3': 2,'dic': {...}}}}

6、np数组的美化输出

import numpy as np
ss=np.random.randint(0,5,size=(2,2,2,2,2))
ss=np.random.uniform(-1,1,size=(2,2,2,2,2))
ss=np.around(ss,3)#只保留数据的前三位小数
print("np数组原始输出：\n",ss)
#直接传入np数组是无法有效控制打印数据的格式的，因为print函数会调用numpy对象内置的str方法，把数组转化为特定格式的字符串
print("pprint美化输出1：")
pprint.pprint(ss.tolist())
print("pprint美化输出2： , depth=3")
pprint.pprint(ss.tolist(), depth=3)

输出信息如下所示：
np数组原始输出：[[[[[ 0.679 -0.762][ 0.411 -0.892]][[ 0.505  0.286][-0.132 -0.755]]][[[ 0.384  0.995][ 0.254  0.074]][[ 0.562 -0.683][-0.112 -0.027]]]][[[[-0.522 -0.017][ 0.881  0.876]][[ 0.444 -0.963][-0.391  0.438]]][[[ 0.057 -0.593][ 0.853 -0.642]][[-0.933 -0.67 ][-0.671 -0.632]]]]]
pprint美化输出1：
[[[[[0.679, -0.762], [0.411, -0.892]], [[0.505, 0.286], [-0.132, -0.755]]],[[[0.384, 0.995], [0.254, 0.074]], [[0.562, -0.683], [-0.112, -0.027]]]],[[[[-0.522, -0.017], [0.881, 0.876]], [[0.444, -0.963], [-0.391, 0.438]]],[[[0.057, -0.593], [0.853, -0.642]], [[-0.933, -0.67], [-0.671, -0.632]]]]]
pprint美化输出2： , depth=3
[[[[...], [...]], [[...], [...]]], [[[...], [...]], [[...], [...]]]]

使用pprint.pprint()对于np数组无法保证小数点位对齐，使用以下语句可以使小数点位的基本对齐

print(pprint.pformat(ss.tolist()))

输出信息如下所示：
[[[[[-0.119, 0.725], [-0.73, -0.262]], [[-0.221, 0.861], [-0.012, -0.479]]],[[[-0.916, 0.529], [-0.885, 0.773]], [[0.219, 0.698], [0.499, -0.95]]]],[[[[-0.268, 0.62], [-0.757, -0.81]], [[0.675, 0.008], [-0.911, -0.225]]],[[[-0.385, 0.891], [0.29, 0.783]], [[-0.761, -0.411], [0.859, 0.536]]]]]

想要更加优美的对齐效果，可以自行对字符串添加空格填充，具体操作如所示

ss=np.random.uniform(-1,1,size=(2,2,2,2,2))
ss=np.around(ss,2)#只保留数据的前两位小数
strs=pprint.pformat(ss.tolist())
strs=strs.replace('[0','[ 0').replace(' -','-')
print(strs)

输出信息如下所示：
[[[[[-0.56,-0.04], [-0.35,-0.64]], [[ 0.67,-0.45], [ 0.27, 0.8]]],[[[ 0.93, 0.21], [ 0.77,-0.66]], [[-0.37,-0.45], [ 0.44,-0.55]]]],[[[[ 0.63, 0.09], [ 0.98, 0.11]], [[-0.13, 0.09], [-0.92,-0.92]]],[[[ 0.7,-0.81], [-0.54, 0.24]], [[-0.14, 0.93], [ 0.84, 0.0]]]]]

对于非numpy数组的输出精度控制，可以参考python工具方法 9 控制print中输出任意数据的精度，支持numpy数据、tuple、list、dict、set_a486259的博客-CSDN博客_python 打印列表控制精度

使用上文的方法进行转换后，可以用pprint进行输出

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