Python 创建格式化字符串方法

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• 其它格式化字符串方法

格式化字符串

当我们需要创建文本或文档时，我们往往希望能够将值正确格式化为结构化字符串。 Python提供了多种选项用于正确对字符串进行格式化并呈现。本节，我们将介绍创建格式化文本时的一些常用选项。

Format 方法

在 Python 通常使用format方法格式化字符串，通常使用以下方式利用 format方法显示变量：

result = template.format(*parameters)

其中，模板 (template) 是一个需要使用变量进行解释的字符串。在最简单的情况下，模板将大括号之间的值替换为 parameters 变量值，为了更好的理解，

我们查看以下简单示例：

>>> 'My name is {}'.format('Brainiac')
'My name is Brainiac'
>>> 'The price of ({}) is {}'.format('apple',6.28)
'The price of (apple) is 6.28'
>>> 'And all of that happens in the {1} {0}.'.format('second','first')
'And all of that happens in the first second.'
>>> 'The {fruit} should be eaten within {number} days.'.format(number=3, fruit='banana')
'The banana should be eaten within 3 days.'

在绝大多数情况下，我们只需要这种格式就能应对。但是对于复杂情况，例如自动对齐字符串和创建排版美观的文本时，format方法也提供了更多的选择。

接下来，我们编写脚本 format_string.py来打印需要对齐的表格：

# 输入数据
data = [
    (1615.8, 1604.1),
    (183.3, 152.8),
    (1254.9, 1308.1),
    (155.4, 161.0),
]
# 表头
print(' Q1 FY21 |  Q1 FY22 |   Change')
# 以正确的格式对齐和显示数据
TEMPLATE = '{fy21:>+8,} | {fy22:>+8} | {change:>8.3}'
# 打印数据
for fy21, fy22 in data:
    row = TEMPLATE.format(fy21=fy21, fy22=fy22, change=fy22 - fy21)
    print(row)

运行以上脚本以显示对齐后的表格：

$ python format_string.py
 Q1 FY21 |  Q1 FY22 |   Change
+1,615.8 |  +1604.1 |    -11.7
  +183.3 |   +152.8 |    -30.5
+1,254.9 |  +1308.1 |     53.2
  +155.4 |   +161.0 |      5.6

在以上脚本中，使用 TEMPLATE 常量定义了一个具有三列的表格，每一列由一个名为 fy21、fy22和 change的参数定义，便于将模板应用于格式调用。

用于定义格式所有内容都在大括号内。在参数名称之后，使用一个冒号分隔格式定义，在所有列中，我们都将宽度设置为8个字符，以确保所有列具有相同的宽度，并使用 > 符号将值向右对齐：

• Fy21 带有 “,” 符号的作为千位分隔符 —— {fy21:>+8,}
• Fy21 和fy22为正值，因此使用 “+” 号用于自动添加数值符号 —— {fy21:>+8,}、{fy22:>+8}
• Change 使用 “.” 符号来声明显示精度 —— {change:>8.3}

其它格式化字符串方法

有时，我们还可能还看到过使用%运算符的来设置Python格式，但它不如format方法灵活，因此，已不推荐使用。

此外，自Python 3.6以来Python中新增了一个很棒的特性是使用f-strings进行格式化，它使用定义的变量执行格式化操作：

>>> p1 = 'first'
>>> p2 = 'second'
>>> f'And all of that happens in the {p1} {p2}.'
'And all of that happens in the first second.'

使用这种特性可以简化很多代码，并允许我们创建非常具有可读性的代码。

到此这篇关于Python 创建格式化字符串方法的文章就介绍到这了,更多相关Python 格式化字符串内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！