超级好用的4个Python命令行可视化库

Python命令行可视化库

① 使用Bashplotlib在命令行中绘图

如果你想在命令行窗口中绘制数据的情况，那么Bashplotlib是非常适合的。

首先安装Bashplotlib这个库。

pip install bashplotlib -i 

https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

下面我们可以使用Bashplotlib来绘制一组正态分布的数据图表。

使用NumPy来生成一个正态分布数字列表。

如果还没有NumPy，同样可以使用pip安装。

pip install numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

使用Bashplotlib的直方图绘图函数plot_hist。

import numpy as np
from bashplotlib.histogram import plot_hist

rand_nums = np.random.normal(size=1000, loc=0, scale=1)
plot_hist(rand_nums, bincount=100)

结果如下。

确实是可以在终端可视化数据。

通过查看源代码，得知相关参数设置。

② 使用TQDM添加进度条

有时运行一个耗时较长的程序，我们不能看到程序的运行进度，给人的体验不是很好。

这里可以使用TQDM，直接在命令行中可视化程序的运行进度。

使用pip命令安装TQDM。

pip install tqdm -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

下面来一个示例吧～

让我们遍历数字0至1000，并添加一个小的延迟，得以查看TQDM进度条的工作情况。

from tqdm import trange
from time import sleep

for i in trange(1000):
    sleep(0.01)

结果如下。

给人提供了一个预期，不会变的那么遥遥无期。

③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格

当我们在终端输出表格数据的时候，排版总是乱乱的。

使用PrettyTable，便能在终端输出易读的、类似于表格格式的数据展现。

安装。

pip install prettytable -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

让我们创建一个国家城市的人口表格。

from prettytable import PrettyTable

table = PrettyTable()

table.field_names = ['Country', 'Capital', 'Population']
table.add_row(["China", "Beijing", 21893095])
table.add_row(["Russia", "Moscow", 12195221])
table.add_row(["Germany", "Berlin", 3748148])
table.add_row(["Spain", "Madrid", 3223334])
table.add_row(["Finland", "Helsinki", 631695])

print(table)

结果如下，确实变得清晰明了～

可惜的是，并不能很好的支持中文。

同时，还可对表格内容进行排序等操作。

table.sortby = 'Capital'
print(table)

以首都数据排序为例。

可以看到，柏林排在了前头。

还可生成HTML代码，将表格内容插入到网站中。

print(table.get_html_string())

结果如下。

新建一个HTML文件，将表格放到body标签下。

再在浏览器打开这个文件，结果如下。

④ 使用Colorama为您的命令行着色

使用Colorama为您的程序输出，在命令行中有不一样的颜色显示，更快了解程序的运行情况。

使用pip安装。

pip install colorama -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

支持三种不同的颜色类型。

foreground，是文本颜色

background，是背景颜色

style，是一些额外的颜色样式

通过适当地配置，可以给你的Python命令行应用程序带来方便。

接下来让我们看一些例子。

首先将文本更改为绿色，以便以绿色字体显示“任务已完成”。

这可以通过在Fore渲染模式中将前景色更改为绿色来完成：

from colorama import Fore

print(Fore.GREEN)
print("Task completed")

结果如下

然后，让红色背景色的高亮表示错误，通过设置背景渲染模式Back到RED：

from colorama import Back
print(Back.RED)
print("Error occurred!")

结果

你还可以通过更改渲染样式来使文本变暗：

from colorama import Style
print(Style.DIM)
print("Not that important")

结果如下

最后，如果你想复原之前的设置，重置操作如下。

print(Style.RESET_ALL)
print('hello')

到此这篇关于超级好用的4个Python命令行可视化库的文章就介绍到这了,更多相关Python命令行可视化库内容请搜索我们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我们！