在 Python 中格式化字符串和命名参数

Question

案例 1：

"{arg1} {arg2}".format(10, 20)

它会给出KeyError: 'arg1'，因为我没有传递命名参数。

案例 2：

"{arg1} {arg2}".format(arg1=10, arg2=20)

现在它可以正常工作了，因为我传递了命名参数。 它打印'10 20'

案例 3：

而且，如果我传递了错误的名称，它将显示KeyError: 'arg1'

"{arg1} {arg2}".format(wrong=10, arg2=20)

但是，

案例 4：

如果我以错误的顺序

传递命名参数

"{arg1} {arg2}".format(arg2=10, arg1=20)

它有效...

它打印'20 10'

我的问题是它为什么会起作用以及在这种情况下命名参数有什么用。

Answer 1

命名替换字段（format string 中的 {...} 部分）匹配 关键字参数 到 .format() 方法，而不是 位置参数。 p>

关键字参数就像字典中的键；顺序无关紧要，因为它们与 name 匹配。

如果您想匹配 位置 参数，请使用数字：

"{0} {1}".format(10, 20)

在 Python 2.7 及更高版本中，您可以省略数字；然后，{} 替换字段会按照在格式化字符串中出现的顺序自动编号：

"{} {}".format(10, 20) 

格式化字符串可以匹配位置和关键字参数，并且可以多次使用参数：

"{1} {ham} {0} {foo} {1}".format(10, 20, foo='bar', ham='spam')

引用format string specification:

field_name 本身以 arg_name 开头，它可以是数字或关键字。如果是数字，则引用位置参数，如果是关键字，则引用命名关键字参数。

强调我的。

如果您正在创建一个大格式字符串，使用命名替换字段通常更具可读性和可维护性，因此您不必一直计算参数并找出结果字符串中的哪个参数。

您还可以使用**keywords 调用语法将现有字典应用于格式，从而轻松将 CSV 文件转换为格式化输出：

import csv

fields = ('category', 'code', 'price', 'description', 'link', 'picture', 'plans')
table_row = '''\
    <tr>
      <td><img src="{picture}"></td>
      <td><a href="{link}">{description}</a> ({price:.2f})</td>
   </tr>
'''

with open(filename, 'rb') as infile:
    reader = csv.DictReader(infile, fieldnames=fields, delimiter='\t')
    for row in reader:
        row['price'] = float(row['price'])  # needed to make `.2f` formatting work
        print table_row.format(**row)

这里，picture、link、description 和 price 都是 row 字典中的键，当我应用row 到格式化字符串。

Answer 2

额外的好处包括

• 您不必担心参数的顺序。它们将位于字符串中的正确位置，如格式化程序中它们的名称所示。
• 您可以将同一个参数放在一个字符串中两次，而不必重复该参数。例如。 "{foo} {foo}".format(foo="bar") 给出“酒吧酒吧”

请注意，您也可以提供额外的参数而不会导致错误。 当

• 您稍后会更改字符串格式化程序，更改较少，因此出错的可能性较小。如果它不包含新的命名参数，格式化函数仍然可以在不更改参数的情况下工作，并将参数放在您在格式化程序中指定的位置。
• 您可以让多个格式化字符串共享一组参数。在这种情况下，您可以拥有一个包含所有参数的字典，然后根据需要在格式化程序中挑选它们。

例如：

>d = {"foo":"bar", "test":"case", "dead":"beef"}
>print("I need foo ({foo}) and dead ({dead})".format(**d))
>print("I need test ({test}) and foo ({foo}) and then test again ({test})".format(**d))

I need foo (bar) and dead (beef)
I need test (case) and foo (bar) and then test again (case)