Python 教程之输入输出(10)—— 输出格式

简介: Python 教程之输入输出(10)—— 输出格式

有几种方法可以显示程序的输出。数据可以以人类可读的形式打印,或写入文件以供将来使用,甚至可以以某种其他指定的形式。用户通常希望对输出格式进行更多控制,而不是简单地打印以空格分隔的值。有几种方法可以格式化输出。


  • 要使用格式化字符串文字,请在左引号或三引号之前以 f 或 F 开始字符串。
  • str.format()方法可帮助用户创建更精美的输出
  • 用户可以通过使用字符串切片和连接操作来完成所有字符串处理,以创建用户想要的任何布局。string 类型有一些方法可以执行有用的操作,将字符串填充到给定的列宽。


使用字符串模运算符(%)格式化输出: 

% 运算符也可用于字符串格式化。它将左参数解释为与 C 语言字符串中的 printf() 样式格式非常相似,以应用于右参数。在 Python 中,没有 printf() 函数,但古老的 printf 的功能包含在 Python 中。为此,字符串类重载了模运算符 % 以执行字符串格式化。因此,它通常被称为字符串取模(有时甚至称为模数)运算符。

字符串模运算符 ( % ) 在 Python(3.x) 中仍然可用并且被广泛使用。但如今,旧式格式已从语言中删除。

# Python 程序展示了如何使用字符串取模运算符(%)来打印更高级的输出
# 打印整数和浮点值
print("Geeks : %2d, Portal : %5.2f" % (1, 05.333))
# 打印整数值
print("Total students : %3d, Boys : %2d" % (240, 120))
# 打印八进制值
print("%7.3o" % (25))
# 打印指数值
print("%10.3E" % (356.08977))

输出 : 

Geeks :  1, Portal : 5.33
Total students : 240, Boys : 120
    031
3.561E+02

在我们的示例中有两个:“%2d”和“%5.2f”。格式占位符的一般语法是:

 %[flags][width][.precision]type 

让我们看一下示例中的占位符。  

  • 第一个占位符“%2d”用于我们元组的第一个组件,即整数 1。该数字将打印 2 个字符。由于 1 仅包含一位数字,因此输出用 1 个前导空白填充。
  • 第二个“%5.2f”是浮点数的格式描述。与其他占位符一样,它以 % 字符引入。后面是字符串应包含的总位数。这个数字包括小数点和所有数字,即小数点前后。
  • 我们的浮点数 05.333 必须格式化为 5 个字符。数字的小数部分或精度设置为2,即“.”后面的数字。在我们的占位符中。最后,占位符的最后一个字符“f”代表“float”。


使用 format 方法格式化输出: 

在 Python(2.6) 中添加了 format() 方法。字符串的格式化方法需要更多的人工。用户使用 {} 标记变量将被替换的位置,并且可以提供详细的格式化指令,但用户还需要提供要格式化的信息。此方法允许我们通过位置格式连接输出中的元素。例如 -


代码 1:

# 显示使用 format() 方法的 Python 程序
# 使用 format() 方法
print('I love {} for "{}!"'.format('code', 'Python'))
# 使用 format() 方法并引用对象的位置
print('{0} and {1}'.format('haiyong', 'site'))
print('{1} and {0}'.format('haiyong', 'site'))
# 上述格式也可以通过使用 f-Strings 来完成,尽管此功能仅适用于 python 3.6 或更高版本。
print(f"I love {'code'} for \"{'Python'}!\"")
# 使用 format() 方法并引用对象的位置
print(f"{'haiyong'} and {'site'}")

输出 :

I love code for "Python!"
haiyong and site
site and haiyong

其中的括号和字符(称为格式字段)被传递给 format() 方法的对象替换。括号中的数字可用于表示传递给 format() 方法的对象的位置。


代码 2:

# 显示使用 format() 方法的 Python 程序
# 结合位置参数和关键字参数
print('Number one portal is {0}, {1}, and {other}.'
  .format('Geeks', 'For', other ='Geeks'))
# 使用带有数字的 format() 方法
print("Geeks :{0:2d}, Portal :{1:8.2f}".
  format(12, 00.546))
# 改变位置参数
print("Second argument: {1:3d}, first one: {0:7.2f}".
  format(47.42, 11))
print("Geeks: {a:5d}, Portal: {p:8.2f}".
  format(a = 453, p = 59.058))


输出: 

Number one portal is Geeks, For, and Geeks.
Geeks :12, Portal :    0.55
Second argument:  11, first one:   47.42
Geeks:   453, Portal:    59.06


代码 3:

# 字典中使用了显示 format() 的 Python 程序
tab = {'geeks': 4127, 'for': 4098, 'geek': 8637678}
# 在字典中使用 format()
print('Geeks: {0[geeks]:d}; For: {0[for]:d}; '
  'Geeks: {0[geek]:d}'.format(tab))
data = dict(fun ="GeeksForGeeks", adj ="Portal")
# 在字典中使用 format()
print("I love {fun} computer {adj}".format(**data))


输出: 

Geeks: 4127; For: 4098; Geeks: 8637678
I love GeeksForGeeks computer Portal


使用字符串方法格式化输出: 

此输出通过使用字符串切片和连接操作进行格式化。字符串类型有一些方法可以帮助以更奇特的方式格式化输出。一些有助于格式化输出的方法是 str.ljust()、str.rjust()和 str.centre()

# 使用 string() 方法格式化输出的 Python 程序
cstr = "I love coding"
# 使用 fillchr 打印居中对齐的字符串
print ("Center aligned string with fillchr: ")
print (cstr.center(40, '#'))
# 使用“-”填充打印左对齐的字符串
print ("The left aligned string is : ")
print (cstr.ljust(40, '-'))
# 使用“-”填充打印右对齐的字符串
print ("The right aligned string is : ")
print (cstr.rjust(40, '-'))


输出:

Center aligned string with fillchr: 
##########I love coding##########
The left aligned string is : 
I love coding--------------------
The right aligned string is : 
--------------------I love coding


感谢大家的阅读,有什么问题的话可以在评论中告诉我。希望大家能够给我来个点赞+收藏+评论 ,你的支持是海海更新的动力!后面我会持续分享前端 & 后端相关的专业知识。


目录
相关文章
|
22天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
46 8
|
22天前
Seaborn 教程-主题(Theme)
Seaborn 教程-主题(Theme)
68 7
|
22天前
|
Python
Seaborn 教程-模板(Context)
Seaborn 教程-模板(Context)
47 4
|
22天前
|
数据可视化 Python
Seaborn 教程
Seaborn 教程
43 5
|
1月前
|
Python
Python格式
Python格式
26 5
|
2月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 9
SciPy 教程之 Scipy 显著性检验第9部分,介绍了显著性检验的基本概念、作用及原理,通过样本信息判断假设是否成立。着重讲解了使用scipy.stats模块进行显著性检验的方法,包括正态性检验中的偏度和峰度计算,以及如何利用normaltest()函数评估数据是否符合正态分布。示例代码展示了如何计算一组随机数的偏度和峰度。
34 1
|
2月前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
34 1
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
深入浅出:使用Python进行数据分析的基础教程
【10月更文挑战第41天】本文旨在为初学者提供一个关于如何使用Python语言进行数据分析的入门指南。我们将通过实际案例,了解数据处理的基本步骤,包括数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。文章将用浅显易懂的语言,带领读者一步步掌握数据分析师的基本功,并在文末附上完整的代码示例供参考和实践。
|
2月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
31 1
|
2月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
43 1