python编程开发之textwrap文本样式处理技巧

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1783
收藏 0 赞 0 分享

本文实例讲述了python编程开发之textwrap文本样式处理技巧。分享给大家供大家参考,具体如下:

在看python的API的时候,发现python的textwrap在处理字符串样式的时候功能强大

在这里我做了一个demo:

textwrap提供了一些方法:

wrap(text, width = 70, **kwargs):这个函数可以把一个字符串拆分成一个序列

from textwrap import *
#使用textwrap中的wrap()方法
def test_wrap():
  test_str = '''\
  The textwrap module provides two convenience functions, wrap() and fill(), as well as 1
  TextWrapper, the class that does all the work, and two utility functions, dedent() and indent(). If 2
  you're just wrapping or filling one or two text strings, the convenience functions should be good 3
  enough; otherwise, you should use an instance of TextWrapper for efficiency. 4
  '''
  print(wrap(test_str, 20))
def main():
  test_wrap()
if __name__ == '__main__':
  main()

输出效果:

Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> ================================ RESTART ================================
>>> 
['  The textwrap', 'module provides two', 'convenience', 'functions, wrap()', 'and fill(), as well', 'as 1', 'TextWrapper, the', 'class that does all', 'the work, and two', 'utility functions,', 'dedent() and', 'indent(). If 2', 'you're just wrapping', 'or filling one or', 'two text strings,', 'the convenience', 'functions should be', 'good 3   enough;', 'otherwise, you', 'should use an', 'instance of', 'TextWrapper for', 'efficiency. 4']
>>>

我们会发现,wrap()函数,把字符串拆分成了一个序列,在这个序列中,每个元素的长度是一样的。

fill(text, width=70, **kwargs) :该方法可以根据指定的长度,进行拆分字符串,然后逐行显示

from textwrap import *
#fill()方法
def test_wrap():
  test_str = '''\
  The textwrap module provides two convenience functions, wrap() and fill(), as well as 1
  TextWrapper, the class that does all the work, and two utility functions, dedent() and indent(). If 2
  you're just wrapping or filling one or two text strings, the convenience functions should be good 3
  enough; otherwise, you should use an instance of TextWrapper for efficiency. 4
  '''
  print(fill(test_str, 40))
def main():
  test_wrap()
if __name__ == '__main__':
  main()

运行效果:

Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> ================================ RESTART ================================
>>> 
  The textwrap module provides two
convenience functions, wrap() and
fill(), as well as 1   TextWrapper,
the class that does all the work, and
two utility functions, dedent() and
indent(). If 2   you're just wrapping
or filling one or two text strings, the
convenience functions should be good 3
enough; otherwise, you should use an
instance of TextWrapper for efficiency.
>>>

dedent()方法->文本进行不缩进显示,相应的indent()方法 -> 进行缩进显示

from textwrap import *
#dedent()方法
def test_wrap():
  test_str = '''\
  The textwrap module provides two convenience
    functions, wrap() and fill(), as well as 1
  TextWrapper, the class that does all the work,
    and two utility functions, dedent() and indent(). If 2
  you're just wrapping or filling one or two text strings,
    the convenience functions should be good 3
  enough; otherwise, you should use an instance
    of TextWrapper for efficiency. 4
  '''
  print(repr(dedent(test_str)))
def main():
  test_wrap()
if __name__ == '__main__':
  main()

运行效果:

Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> ================================ RESTART ================================
>>> 
'The textwrap module provides two convenience\n  functions, wrap() and fill(), as well as 1\nTextWrapper, the class that does all the work,\n  and two utility functions, dedent() and indent(). If 2\nyou're just wrapping or filling one or two text strings,\n  the convenience functions should be good 3\nenough; otherwise, you should use an instance\n  of TextWrapper for efficiency. 4\n'
>>>

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多