Курс Python → PrettyTable: создание таблицы

Библиотека PrettyTable в Python позволяет создавать красивые таблицы ASCII для отображения данных в терминале. Для начала работы с этой библиотекой необходимо установить ее с помощью pip, стандартного менеджера пакетов Python. Для этого достаточно выполнить команду pip install prettytable в терминале.

После установки библиотеки можно начать создавать таблицы. Для этого необходимо определить структуру таблицы, задав названия столбцов с помощью метода field_names, а затем добавлять строки с данными с помощью метода add_row. Таким образом, можно построить таблицу, содержащую необходимую информацию.

Одним из преимуществ модуля PrettyTable является возможность настройки различных параметров таблицы, таких как выравнивание данных, форматирование ячеек и заголовков, а также сортировка данных. Благодаря этим возможностям, можно создавать красиво оформленные таблицы, удобные для визуализации и анализа данных.

Кроме того, библиотека PrettyTable поддерживает работу не только с ASCII таблицами, но и с HTML, CSV и SQL форматами данных. Это позволяет использовать ее для различных целей, включая отображение данных в веб-приложениях, сохранение данных в файлы или взаимодействие с базами данных.


from prettytable import PrettyTable

# Создаем объект таблицы
table = PrettyTable()

# Задаем названия столбцов
table.field_names = ["Имя", "Возраст", "Город"]

# Добавляем строки с данными
table.add_row(["Анна", 25, "Москва"])
table.add_row(["Иван", 30, "Санкт-Петербург"])

# Выводим таблицу
print(table)
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с комбинациями в Python.
  2. Namedtuple в Python
  3. Методы сравнения множеств
  4. Модуль array: создание и использование массивов
  5. Форматирование объектов с модулем pprint
  6. Проверка условий: all и any
  7. Метод rlshift для битового сдвига
  8. Запуск Python из интерпретатора
  9. Преобразование кортежа в словарь.
  10. Декоратор для группы пользователей в Django
  11. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  12. Создание класса очереди
  13. Работа с f-строками 2.0
  14. Роль ключевого слова self
  15. Секреты Python
  16. Асинхронное выполнение задач в процессах
  17. Работа с очередями в Python
  18. Метаклассы в Python
  19. Defaultdict в Python
  20. Распаковка элементов последовательности
  21. Определение имен функций
  22. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  23. Лямбда-функции в Python
  24. Подсчет элементов в Python
  25. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  26. Основные методы NumPy
  27. Управление контекстом выполнения
  28. Возврат нескольких значений из функции
  29. Метод lt для сортировки объектов
  30. Работа со слайсами
  31. Управление ресурсами с контекстными менеджерами
  32. Просмотр внешних файлов в %pycat
  33. Область видимости переменных
  34. Удаление элементов из списка в Python.
  35. Библиотека Rich: форматирование текста
  36. Подсчет элементов в Python
  37. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  38. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  39. Введение в PyTorch
  40. Метод сравнения объектов в Python
  41. Наследование в программировании
  42. Декораторы классов
  43. Оптимизация параметров в Python
  44. Повторение элементов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний