.format() 嵌套字典，每列具有特定宽度答案

【问题标题】：.format() nested dictionary with specific width for each column.format() 嵌套字典，每列具有特定宽度
【发布时间】：2021-04-19 15:56:55
【问题描述】：

我想使用.format() 以某种格式打印嵌套字典（请参阅下面的预期输出）。

应该是：

按字母顺序排序（按名称，我设法做到了）
列宽应该是最长项目的宽度加上 3 个空格（我没能做到）

有问题的字典：

data = {"Kevin H": {"street":"Maple Street 13", "phone": "01234567"},
           "Stewart Bob": {"street":"Agave Street 124", "phone": "76543210"}, 
           "John Paul": {"street":"Old Town Road 1", "phone": "09876543"}}

预期输出：

John Paul     Old Town Road 1    09876543   
Kevin H       Maple Street 13    01234567   
Stewart Bob   Agave Street 124   76543210

到目前为止，我有：

sorted_data = dict(sorted(data.items()))

for name, info in sorted_data.items():
        print("{} {} {}".format(name, info["street"],info["phone"]))

所以，我的问题是：如何使每列的宽度等于最长字符串（在该列中）的长度加上 3 个空格？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x dictionary

【解决方案1】：

这是一个使用函数式方法的解决方案。

获取您感兴趣的列：

>>> columns = sorted((k, v['street'], v['phone']) for k, v in contact.items())
>>> columns
[('John Paul', 'Old Town Road 1', '09876543'),
 ('Kevin H', 'Maple Street 13', '01234567'),
 ('Stewart Bob', 'Agave Street 124', '76543210')]

获取每个字符串的长度：

>>> lengths = map(lambda x: list(map(len, x)), columns)
>>> list(lengths)
[[7, 15, 8], [11, 16, 8], [9, 15, 8]]

获取每列的最大值。方便transpose the array获取每一行的最大值：

>>> lengths = map(list, zip(*lengths))
>>> max_lengths = map(max, lengths)
>>> list(max_lengths)
[11, 16, 8]

使用variable within the format specifier 打印数据以指示字段宽度：

>>> PAD = 3
>>> max_lengths = [x+PAD for x in max_lengths]
>>> for row in columns:
        print("{:{name_w}} {:{street_w}} {:{code_w}}".format(*row, 
            name_w=max_lengths[0], street_w=max_lengths[1], code_w=max_lengths[2]))
John Paul      Old Town Road 1     09876543
Kevin H        Maple Street 13     01234567
Stewart Bob    Agave Street 124    76543210

【讨论】：

【解决方案2】：

在遍历项目之前，您必须以某种方式获取每列的最大宽度，如下所示：

contacts = {
    "Kevin H": {"street":"Maple Street 13", "phone": "01234567"},
    "Stewart Bob": {"street":"Agave Street 124", "phone": "76543210"},
    "John Paul": {"street":"Old Town Road 1", "phone": "09876543"}
}

# Collect all widths for each columns
name_widths = [len(x) for x in contacts]
street_widths = [len(contacts[x]['street']) for x in contacts]
phone_widths = [len(contacts[x]['phone']) for x in contacts]

# Sort contacts
sorted_contacts = dict(sorted(contacts.items()))

for name, info in sorted_contacts.items():
    print('{} {} {}'.format(
        name.ljust(max(name_widths) + 3),
        info['street'].ljust(max(street_widths) + 3),
        info['phone'].ljust(max(phone_widths) + 3)
    ))

完成后，只需使用内置的字符串方法进行对齐即可。

【讨论】：