使用这个函数:

def pretty_dict(d, n=1):
    for k in d:
        print(" "*n + k)
        try:
            pretty_dict(d[k], n=n+4)
        except TypeError:
            continue

这样叫它:

pretty_dict(mydict)

下面是我根据sth的注释写的函数。它的工作原理与json相同。转储与缩进，但我使用制表符而不是缩进的空间。在Python 3.2+中，您可以直接将缩进指定为'\t'，但在2.7中不能。

def pretty_dict(d):
    def pretty(d, indent):
        for i, (key, value) in enumerate(d.iteritems()):
            if isinstance(value, dict):
                print '{0}"{1}": {{'.format( '\t' * indent, str(key))
                pretty(value, indent+1)
                if i == len(d)-1:
                    print '{0}}}'.format( '\t' * indent)
                else:
                    print '{0}}},'.format( '\t' * indent)
            else:
                if i == len(d)-1:
                    print '{0}"{1}": "{2}"'.format( '\t' * indent, str(key), value)
                else:
                    print '{0}"{1}": "{2}",'.format( '\t' * indent, str(key), value)
    print '{'
    pretty(d,indent=1)
    print '}'

Ex:

>>> dict_var = {'a':2, 'b':{'x':3, 'y':{'t1': 4, 't2':5}}}
>>> pretty_dict(dict_var)
{
    "a": "2",
    "b": {
        "y": {
            "t2": "5",
            "t1": "4"
        },
        "x": "3"
    }
}

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。

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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"},
        ],
}

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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]]),
}

使用这个函数:

def pretty_dict(d, n=1):
    for k in d:
        print(" "*n + k)
        try:
            pretty_dict(d[k], n=n+4)
        except TypeError:
            continue

这样叫它:

pretty_dict(mydict)

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

我用了你们教我的东西加上装饰器的力量来重载经典的打印功能。只要根据需要改变缩进即可。我把它作为一个主旨在github，以防你想要星(保存)它。

def print_decorator(func):
    """
    Overload Print function to pretty print Dictionaries 
    """
    def wrapped_func(*args,**kwargs):
        if isinstance(*args, dict):
            return func(json.dumps(*args, sort_keys=True, indent=2, default=str))
        else:
            return func(*args,**kwargs)
    return wrapped_func
print = print_decorator(print)

现在就像往常一样使用打印。