python数据集print结果如何自动换行

在 Python 中，可以使用 `pprint` 模块来自动换行打印数据集。`pprint` 模块提供了一个 `pprint()` 函数，可以将数据输出格式化为易于阅读的方式。

例如，如果要打印一个字典，可以使用以下代码：

import pprint

my_dict = {'name': 'John', 'age': 30, 'job': 'developer', 'hobbies': ['reading', 'cooking', 'traveling']}
pprint.pprint(my_dict)

输出结果会自动换行，如下所示：

{'age': 30,
 'hobbies': ['reading', 'cooking', 'traveling'],
 'job': 'developer',
 'name': 'John'}

类似地，如果要打印一个列表，可以使用以下代码：

my_list = ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'pear', 'watermelon']
pprint.pprint(my_list)

输出结果会自动换行，如下所示：

['apple',
 'banana',
 'cherry',
 'orange',
 'pear',
 'watermelon']

相关问题

python数据集结果print自动换行

当使用 `print()` 函数打印长字符串或列表时，输出结果可能会超出终端窗口的宽度，而导致输出内容不易阅读。为了解决这个问题，可以使用 Python 中的文本换行符 `\n` 或者使用 `textwrap` 模块来自动换行。

例如，可以使用 `textwrap` 模块中的 `wrap()` 函数来将长字符串自动分成多行：

import textwrap

long_string = "This is a very long string that needs to be printed on multiple lines to be easily readable."
wrapped_string = textwrap.wrap(long_string, width=30)

print("\n".join(wrapped_string))

运行结果：

This is a very long string
that needs to be printed on
multiple lines to be easily
readable.

在这个示例中，`textwrap.wrap()` 函数将 `long_string` 字符串分成了宽度为 30 的多行，然后使用 `"\n".join()` 函数将这些行连接起来，并打印输出结果。

用python对总量为120G（字节）的数据文件集进行排序，文件内为长度15的随机英文字母字符串，‘/n’换行，输出按照字符顺序对字符串排序的每隔100000行输出到一个文件之中，要求排序时间尽量短

你可以使用外部排序算法来解决这个问题，因为数据量很大，无法一次加载到内存中进行排序。以下是一个基本的算法流程：

1. 将原始数据文件分割成多个较小的文件，每个文件的大小适合加载到内存中进行排序。你可以使用类似分割文件的方法，每个文件包含一定数量的行。

2. 对每个小文件进行排序，可以使用Python的内置函数`sorted()`或者其他排序算法实现。将排序后的结果写入临时文件中。

3. 合并排序后的小文件。可以使用归并排序的思想，逐个读取每个小文件中的数据行，按照字符顺序合并为一个新的大文件。在合并的过程中，每隔100000行将结果输出到一个新的文件中。

下面是一个示例代码，你可以根据实际情况进行调整和优化：

import os
import heapq

def split_file(input_file, chunk_size):
    with open(input_file, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    
    chunks = [lines[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(lines), chunk_size)]
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        output_file = f'temp_{i}.txt'
        with open(output_file, 'w') as f:
            f.writelines(chunk)
    
def merge_files(input_files, output_file, interval):
    heap = []
    with open(output_file, 'w') as out_f:
        file_handles = [open(f) for f in input_files]
        
        # Initialize heap with first line from each file
        for i, file_handle in enumerate(file_handles):
            line = file_handle.readline()
            if line:
                heapq.heappush(heap, (line, i))
            
        count = 0
        while heap:
            line, file_index = heapq.heappop(heap)
            out_f.write(line)
            
            count += 1
            if count % interval == 0:
                out_f.flush()
                output_file = f'output_{count}.txt'
                print(f"Writing output_{count}.txt")
                
            line = file_handles[file_index].readline()
            if line:
                heapq.heappush(heap, (line, file_index))
            else:
                file_handles[file_index].close()
                
        for file_handle in file_handles:
            file_handle.close()

def sort_large_file(input_file, output_file, chunk_size, interval):
    split_file(input_file, chunk_size)

    input_files = [f'temp_{i}.txt' for i in range(len(os.listdir('.'))) if f'temp_{i}.txt' in os.listdir('.')]
    input_files.sort()
    
    merge_files(input_files, output_file, interval)
    
    for file in input_files:
        os.remove(file)

# Example usage
sort_large_file('data.txt', 'sorted_output.txt', 100000, 100000)

上述代码将输入文件`data.txt`分割成多个小文件，每个文件包含100000行。然后对每个小文件进行排序，并最终合并为一个排序好的大文件`sorted_output.txt`。每隔100000行将结果输出到一个新的文件中。

请注意，这只是一个基本的实现示例，你可以根据实际情况进行调整和优化。例如，你可以使用更高效的排序算法、增加分割文件的数量等。