在日常的 Python 开发工作中，我们经常需要将数据以表格的形式展示出来。无论是输出到控制台的日志信息，还是命令行工具（CLI）的数据展示，一个格式清晰、对齐美观的表格都能极大地提升用户体验。虽然我们可以通过复杂的字符串拼接来手动绘制表格，但这种方式不仅耗时，而且容易出错。幸运的是，Python 生态系统中有一个名为 PrettyTable 的库，它专门用于解决这个痛点。
PrettyTable 允许我们以简单的 ASCII 字符生成美观的表格，支持从多种数据源（如 CSV、HTML 或数据库游标）读取数据，并输出整齐的 ASCII 或 HTML 格式表格。在本文中，我们将深入探讨如何使用 PrettyTable 来优化我们的数据输出。我们将从基础的安装开始，逐步学习如何逐行或逐列插入数据，如何控制表格的样式，最后探讨一些高级用法和性能优化技巧。让我们开始吧！
环境准备
在开始编写代码之前，我们需要确保你的 Python 环境中已经安装了 PrettyTable 库。安装过程非常简单，只需打开你的终端或命令行工具，输入以下 pip 命令即可：
pip install prettytable
安装完成后，我们就可以在 Python 脚本中通过 from prettytable import PrettyTable 来引入它了。
创建表格与数据插入
PrettyTable 的核心灵活性在于它允许我们以两种主要的方式向表格中添加数据：逐行添加 和 逐列添加。根据你的数据来源和结构，选择合适的方式可以让你的代码更加简洁。
#### 方式一：逐行插入数据
逐行插入数据是最符合直觉的方式，特别是当你从数据库查询结果或文本文件中逐条读取记录时。要做到这一点，我们首先需要创建一个 INLINECODE4d20ec59 对象，然后定义表头，最后使用 INLINECODE2b99430c 方法添加每一行数据。
让我们看一个实际的例子：
# 导入所需的库
from prettytable import PrettyTable
# 创建一个空的 PrettyTable 实例
table = PrettyTable()
# 设置表头字段名称
table.field_names = ["First name", "Last name", "Salary", "City", "DOB"]
# 使用 add_row 方法逐行添加数据
table.add_row(["Shubham", "Chauhan", 60000, "Lucknow", "22 Feb 1999"])
table.add_row(["Saksham", "Chauhan", 50000, "Hardoi", "21 Aug 2000"])
table.add_row(["Preeti", "Singh", 40000, "Unnao", "10 Jan 1995"])
table.add_row(["Ayushi", "Chauhan", 65000, "Haridwar", "30 Jan 2002"])
# 打印生成的表格
print(table)
输出结果：
+------------+-----------+--------+--------------+------------+
| First name | Last name | Salary | City | DOB |
+------------+-----------+--------+--------------+------------+
| Shubham | Chauhan | 60000 | Lucknow | 22 Feb 1999|
| Saksham | Chauhan | 50000 | Hardoi | 21 Aug 2000|
| Preeti | Singh | 40000 | Unnao | 10 Jan 1995|
| Ayushi | Chauhan | 65000 | Haridwar | 30 Jan 2002|
+------------+-----------+--------+--------------+------------+
代码原理解析：
在这个过程中，INLINECODE42faf0d8 属性定义了表格的结构。一旦设置，PrettyTable 会自动处理列宽的计算。当我们调用 INLINECODEbc8fd524 时，传入的列表会与 field_names 一一对应。如果数据类型不一致（例如数字和字符串混合），PrettyTable 也能智能处理，确保对齐整齐。
#### 方式二：逐列插入数据
在某些情况下，你的数据可能是按列组织的，例如你有一个包含所有名字的列表和一个包含所有工资的列表。这时，使用 add_column 方法会更加高效。该方法接受两个参数：第一个是字段名（字符串），第二个是该列对应的数据列表或元组。
让我们来看看如何实现：
# 导入所需的库
from prettytable import PrettyTable
# 创建一个空的 PrettyTable 实例
table = PrettyTable()
# 使用 add_column 方法逐列添加数据
# 首先添加名字列
table.add_column("First name", ["Shubham", "Saksham", "Preeti", "Ayushi"])
# 接着添加姓氏列
table.add_column("Last name", ["Chauhan", "Chauhan", "Singh", "Chauhan"])
# 添加薪资列（整数类型）
table.add_column("Salary", [60000, 50000, 40000, 65000])
# 添加城市列
table.add_column("City", ["Lucknow", "Hardoi", "Unnao", "Haridwar"])
# 添加出生日期列
table.add_column("DOB", ["22 Feb 1999", "21 Aug 2000", "10 Jan 1995", "30 Jan 2002"])
# 打印生成的表格
print(table)
输出结果：
+------------+-----------+--------+----------+------------+
| First name | Last name | Salary | City | DOB |
+------------+-----------+--------+----------+------------+
| Shubham | Chauhan | 60000 | Lucknow | 22 Feb 1999|
| Saksham | Chauhan | 50000 | Hardoi | 21 Aug 2000|
| Preeti | Singh | 40000 | Unnao | 10 Jan 1995|
| Ayushi | Chauhan | 65000 | Haridwar | 30 Jan 2002|
+------------+-----------+--------+----------+------------+
实用见解：
你可能会问，哪种方式更好？这完全取决于你的数据源。如果你在处理 SQL 查询的游标对象，通常返回的是元组形式的行数据，INLINECODEf887d7b6 会更自然。但如果你在做数据科学处理，数据分装在不同的 INLINECODE6ce10716 或 INLINECODE4a1bf85a 中，INLINECODE937fa152 则能避免繁琐的数据转置操作。
数据的删除与清理
在动态生成表格的过程中，我们有时需要根据业务逻辑删除特定的行，或者清空整个表格。PrettyTable 为我们提供了 INLINECODE5d41d9c0、INLINECODEb67089ff 和 clear 等方法来处理这些情况。
#### 删除特定行
我们可以使用 del_row(index) 方法删除指定索引的行。需要注意的是，这里的索引是从 0 开始的，即第一行是索引 0，第二行是索引 1，以此类推。每次删除后，后续行的索引会自动更新，这一点在循环删除时需要特别注意。
from prettytable import PrettyTable
# 创建并填充表格
table = PrettyTable()
table.add_column("Name", ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"])
table.add_column("Score", [85, 92, 78, 90])
print("原始表格：")
print(table)
# 删除索引为 1 的行
table.del_row(1)
print("
删除索引 1 (Bob) 后的表格：")
print(table)
#### 清空数据
如果你想保留表头但删除所有内容，可以使用 INLINECODE7b32ec5a。如果你想彻底重置表格（包括表头），则应使用 INLINECODEc951b6e6 方法。
# ... 接上面的代码 ...
# 仅清空数据行，保留表头
table.clear_rows()
print("
使用 clear_rows() 后（无数据）：")
print(table) # 将只显示表头
进阶技巧：表格样式与对齐
仅仅生成表格是不够的，作为一个专业的开发者，我们还需要控制表格的“颜值”。PrettyTable 允许我们控制表格边框的样式、列对齐方式以及数字的格式化。
#### 控制对齐方式
默认情况下，PrettyTable 会自动将列对齐（通常是居中）。我们可以强制某一列左对齐或右对齐。例如，在显示数字时，右对齐通常更易读；而在显示文本时，左对齐是标准做法。
from prettytable import PrettyTable
table = PrettyTable()
table.field_names = ["Product", "Price", "Stock"]
table.add_row(["Apple", 5.5, 100])
table.add_row(["Banana", 3.2, 200])
table.add_row(["Cherry", 12.8, 50])
# 设置 "Product" 列左对齐
table.align["Product"] = "l"
# 设置 "Price" 和 "Stock" 列右对齐
table.align["Price"] = "r"
table.align["Stock"] = "r"
print(table)
#### 自定义边框与字符
我们可以通过设置 INLINECODE22d558e5、INLINECODE2496b10b、hrules（水平线规则）等属性来改变表格的外观。如果你希望表格看起来更紧凑，可以去掉边框。
# ... 接上面的代码 ...
# 去掉所有边框，只保留数据
table.border = False
# 关闭表头
table.header = False
# 或者自定义连接符
table.junction_char = "."
table.horizontal_char = "-"
table.vertical_char = "|"
常见问题与解决方案
在使用 PrettyTable 时，你可能会遇到一些棘手的问题。让我们来看看最常见的两个问题及其解决方案。
问题 1：中文乱码或对齐错位
在 Windows 系统的 CMD 中打印包含中文的表格时，经常会出现乱码或列对齐错位的情况。
- 原因： 终端编码不支持 UTF-8，或者中文字符占用宽度与 ASCII 字符不同（全角与半角）。
- 解决： 确保你的终端支持 UTF-8 编码。在 Python 脚本开头添加 INLINECODE4fe12d2f (Python 3+) 有时能解决问题。对于复杂的中文对齐，可能需要结合其他库（如 INLINECODEaf0360ea 或 INLINECODE4a17b1c8）或者使用 INLINECODEddaf32c5 库来计算字符宽度，但 PrettyTable 在处理标准 ASCII 时最为稳健。
问题 2：数据更新不及时
如果你在循环中生成了大量数据，直接 add_row 可能会导致内存占用过高。
- 解决： 分批次处理数据。如果不需要一次性展示所有数据，可以考虑使用生成器，分页打印表格。
性能优化建议
虽然 PrettyTable 非常易用，但它主要针对的是小型到中型的数据集。如果你需要处理成千上万行的数据，性能可能会成为瓶颈。
- 限制列宽： 如果单元格内容非常长，使用
max_width属性来截断文本，这可以减少渲染时的计算负担并使输出更整洁。
table.max_width["Description"] = 20
print(table)，而不是每添加一行就打印一次。get_html_string())。对于 Web 渲染，这通常比纯文本解析更快且样式更丰富。总结
在这篇文章中，我们全面地探讨了如何使用 Python 中的 PrettyTable 库来生成专业的 ASCII 表格。我们从基础的库安装和简单的“Hello World”式表格开始，逐步深入到复杂的逐行、逐列数据插入，再到数据的删除与清理操作。此外，我们还分享了如何通过自定义对齐和边框样式来提升表格的可读性，以及针对中文显示和性能优化的实用建议。
掌握 PrettyTable，意味着你可以在不需要依赖庞大前端框架的情况下，快速为你的 Python 脚本、自动化运维工具或数据分析报告提供清晰的数据展示界面。我鼓励你在你下一个需要打印日志或报告的项目中尝试使用它，你会发现它带来的便捷和美观是值得的。希望这篇文章能帮助你更好地在 Python 中处理表格数据！