formatters python

### Python 中格式化器 (Formatters) 的使用方法与实例

#### 使用 tox 构建多版本 Python 测试环境
`tox` 是一种自动化构建和测试分发包的工具，在多个 Python 版本环境中运行测试[^1]。虽然这主要涉及项目配置而非直接的格式化操作，但是通过 `tox.ini` 文件可以指定如何执行特定于不同解释器版本的任务。

#### pyenv 和 virtualenv 创建隔离环境
为了更好地管理和创建独立的工作空间来试验不同的格式化库或功能，推荐先利用 `pyenv` 来管理多种 Python 解释器版本，并借助 `virtualenv` 工具建立虚拟环境[^2]。这样做有助于保持系统的整洁并减少依赖冲突的风险。

#### 时间日期函数中的字符串格式化
当涉及到时间戳转换成人类可读的形式时，Python 提供了一系列内置的方法来进行灵活的时间表示。例如：

from datetime import datetime

now = datetime.now()
formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 输出形如 "2023-07-28 15:45:30"
print(formatted_date)

这段代码展示了怎样采用 `%Y`, `%m`, `%d` 等占位符来自定义输出样式[^3]。

#### Bandit 插件开发指南下的自定义格式化支持
对于那些希望扩展静态分析工具 `Bandit` 功能的人来说，可以通过设置入口点的方式引入新的格式化处理器。下面是一个例子说明了如果要添加名为 `bson` 的新格式化程序应该怎么做：

entry_points={
    'bandit.formatters': [
        'bson = bandit_bson:formatter'
    ]
}

这里指定了一个叫做 `bson` 的键对应到实际实现该接口的地方——即模块内的某个具体函数名[^4]。

#### 自定义 Behave 测试框架的结果展示形式
最后，在行为驱动开发(BDD)领域内广泛使用的 `Behave` 库允许开发者轻松定制其输出风格。通过继承 `behave.formatters.base.FormatterBase` 类或者重写现有的子类，能够满足多样化的报表需求。以下是简单的示例片段：

import behave.formatter.pretty as pretty_formatter

class CustomPrettyFormatter(pretty_formatter.PrettyFormatter):
    name = "custom_pretty"

    def feature(self, feature):
        super().feature(feature)
        self.stream.write("\nCustom message after each feature.\n")

# 配置文件中启用此格式化器
default_format = ["custom_pretty"]

上述代码段实现了对默认漂亮打印样式的轻微修改，增加了每次特性描述后的额外提示信息[^5]。