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一 什么是prettytable

prettytable是Python的一个第三方工具库，用于创建漂亮的ASCII表格。它支持带有列标题的表格，还支持颜色和自定义格式。使用prettytable可以轻松地将数据可视化为表格，方便阅读和理解。
因为是第三方工具库，所以要先安装，安装命令如下

pip install prettytable

二 prettytable的简单使用

1. 添加表头

使用field_names来添加表头，传参是一个list对象

from prettytable import PrettyTable#创建Prettytable实例
tb = PrettyTable()
#添加表头
tb.field_names = ['userId', 'name', 'sex', 'age', 'job']
print(tb)

>>>
+--------+------+-----+-----+-----+
| userId | name | sex | age | job |
+--------+------+-----+-----+-----+
+--------+------+-----+-----+-----+

2. 添加行

使用add_row()方法来添加行数据，传参是一个list对象

from prettytable import PrettyTable#创建Prettytable实例
tb = PrettyTable()
#添加表头
tb.field_names = ['userId', 'name', 'sex', 'age', 'job']
#添加行数据
tb.add_row(['123', '张三', '男', '25', 'softtest'])
print(tb)

3. 添加列

使用add_column()方法来添加列数据，add_column()有两个参数：第一个是列标题的名称，类型str；第二个是列对应的value，类型list，如下

from prettytable import PrettyTable#创建Prettytable实例
tb = PrettyTable()
#添加表头
tb.field_names = ['userId', 'name', 'sex', 'age', 'job']
#添加行
tb.add_row(['123', '张三', '男', '25', 'softtest'])
#添加列
tb.add_column('address', ['深圳'])
print(tb)

>>>
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| userId | name | sex | age |   job    | address |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
|  123   | 张三 |  男 |  25 | softtest |   深圳  |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+

4. 设置对齐方式

使用align来设置对齐方式，默认居中对齐，其中l是向左对齐，c是居中对齐，r是向右对齐，如下

from prettytable import PrettyTable#创建Prettytable实例
tb = PrettyTable()
#添加表头
tb.field_names = ['userId', 'name', 'sex', 'age', 'job']
#添加行
tb.add_row(['123', '张三', '男', '25', 'softtest'])
tb.add_row(['124', '李四', '男', '25', 'Java'])
#添加列
tb.add_column('address', ['深圳', '北京'])
#设置对齐方式align: l,r,c
tb.align = 'l'
print(tb)

>>>
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| userId | name | sex | age | job      | address |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| 123    | 张三 | 男  | 25  | softtest | 深圳    |
| 124    | 李四 | 男  | 25  | Java     | 北京    |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+

4. 设置输出表格样式

使用set_style()来控制数据表格的样式，set_style()默认参数是DEFAULT，如果需要更换为其它方式，则需要import导入后使用，如下

from prettytable import PrettyTable
from prettytable import MARKDOWN, MSWORD_FRIENDLY#创建Prettytable实例
tb = PrettyTable()
#添加表头
tb.field_names = ['userId', 'name', 'sex', 'age', 'job']
#添加行
tb.add_row(['123', '张三', '男', '25', 'softtest'])
tb.add_row(['124', '李四', '男', '25', 'Java'])
#添加列
tb.add_column('address', ['深圳', '北京'])
#设置对齐方式align: l,r,c
tb.align = 'l'
#设置输出表格的样式
print("DEFAULT表格样式:")
print(tb)
tb.set_style(MSWORD_FRIENDLY)
print("MSWORD_FRIENDLY表格样式:")
print(tb)
tb.set_style(MARKDOWN)
print("MARKDOWN表格样式:")
print(tb)

>>>
DEFAULT表格样式:
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| userId | name | sex | age | job      | address |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| 123    | 张三 | 男  | 25  | softtest | 深圳    |
| 124    | 李四 | 男  | 25  | Java     | 北京    |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
MSWORD_FRIENDLY表格样式:
| userId | name | sex | age | job      | address |
| 123    | 张三 | 男  | 25  | softtest | 深圳    |
| 124    | 李四 | 男  | 25  | Java     | 北京    |
MARKDOWN表格样式:
| userId | name | sex | age | job      | address |
|:-------|:-----|:----|:----|:---------|:--------|
| 123    | 张三 | 男  | 25  | softtest | 深圳    |
| 124    | 李四 | 男  | 25  | Java     | 北京    |

5. 自定义边框样式

在prettyble中表格边框由三部分组成：横边框，竖边框和边框连接符，由以下几个属性控制

table.border 控制是否显示边框，默认是True
table.junction_char 控制边框连接符
table.horizontal_char 控制横边框符号
table.vertical_char 控制竖边框符号

from prettytable import PrettyTable#创建Prettytable实例
tb = PrettyTable()
#添加表头
tb.field_names = ['userId', 'name', 'sex', 'age', 'job']
#添加行
tb.add_row(['123', '张三', '男', '25', 'softtest'])
tb.add_row(['124', '李四', '男', '25', 'Java'])
#添加列
tb.add_column('address', ['深圳', '北京'])
#设置对齐方式align: l,r,c
tb.align = 'l'
#自定义边框样式
print("默认边框:")
print(tb)
tb.horizontal_char = '*'  #横边框
tb.vertical_char = '|'    #竖边框
tb.junction_char = '|'    #边框连接符
print("自定义边框:")
print(tb)

>>>
默认边框:
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| userId | name | sex | age | job      | address |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
| 123    | 张三 | 男  | 25  | softtest | 深圳    |
| 124    | 李四 | 男  | 25  | Java     | 北京    |
+--------+------+-----+-----+----------+---------+
自定义边框:
|********|******|*****|*****|**********|*********|
| userId | name | sex | age | job      | address |
|********|******|*****|*****|**********|*********|
| 123    | 张三 | 男  | 25  | softtest | 深圳    |
| 124    | 李四 | 男  | 25  | Java     | 北京    |
|********|******|*****|*****|**********|*********|

6. 其它功能

prettytable还有很多其它功能，可以参考官网或者这篇文章：python用prettytable输出漂亮的表格

三 prettytable在实际中的使用

在实际的接口测试过程中，我们都要对返回的接口进行数据校验，包括但不限于返回状态码，单个字段值。为了能够快速知道，以及美化校验结果，我们可以使用prettytable来进行结果校验输出，如下。

返回接口：

{"HEAD": {"xTypCod": null,"xHdrLen": "203","xSysCod": null,"xDskSys": null,"xWkeCod": "WdcTrfSetBeg","xKeyVal": null,"xIsuCnl": "X86","xEncCod": null,"xDalCod": null,"xCmmTyp": null,"xOrgIsu": null,"xPreIsu": null,"xEntUsr": "","xUsrPwd": null,"xIsuDat": "0","xIsuTim": "0","xMacCod": null,"xRtnLvl": null,"xRtnCod": "WYZQA76","xDevNbr": null,"xTlrNbr": "100025","xRqsNbr": null,"xCmmRsv": null,"xDocSiz": null,"xItvTms": null,"xMsgFlg": null,"xAppRsv": null},"BODY": {"$ERRORMSG$": [{"xErrMsg": "WYZQA76锁查步骤表记录失败,批次D019860641"}]}
}

校验脚本

from prettytable import PrettyTable
import json
import jsonpathresponse_data = """
{"HEAD": {"xTypCod": null,"xHdrLen": "203","xSysCod": null,"xDskSys": null,"xWkeCod": "WdcTrfSetBeg","xKeyVal": null,"xIsuCnl": "X86","xEncCod": null,"xDalCod": null,"xCmmTyp": null,"xOrgIsu": null,"xPreIsu": null,"xEntUsr": "","xUsrPwd": null,"xIsuDat": "0","xIsuTim": "0","xMacCod": null,"xRtnLvl": null,"xRtnCod": "WYZQA76","xDevNbr": null,"xTlrNbr": "100025","xRqsNbr": null,"xCmmRsv": null,"xDocSiz": null,"xItvTms": null,"xMsgFlg": null,"xAppRsv": null},"BODY": {"$ERRORMSG$": [{"xErrMsg": "WYZQA76锁查步骤表记录失败,批次D019860641"}]}
}
"""def validate_data(data: dict, yqz: dict) -> None:""":param data: 要校验的数据:param yqz: 预期值:return: None"""data = json.loads(data)tb = PrettyTable()#添加表头tb.field_names = ['比较字段', '预期值', '实际值', '是否通过']for k, v in yqz.items():#用jsonpath查找预期值字段在返回数据resresponse_data的值res = jsonpath.jsonpath(data, '$..' + k)[0]if v == res:tb.add_row([k, v, res, 'Y'])else:tb.add_row([k, v, res, 'N'])print(tb)#预期值数据
yqz = {'xRtnCod': 'WYZQA76', 'xErrMsg': 'WYZQA76锁查步骤表记录失败,批次D019860641'}
#结果校验
validate_data(response_data, yqz)

效果

>>>
+----------+------------------------------------------+------------------------------------------+----------+
| 比较字段 |                  预期值                  |                  实际值                  | 是否通过 |
+----------+------------------------------------------+------------------------------------------+----------+
| xRtnCod  |                 WYZQA76                  |                 WYZQA76                  |    Y     |
| xErrMsg  | WYZQA76锁查步骤表记录失败,批次D019860641 | WYZQA76锁查步骤表记录失败,批次D019860641 |    Y     |
+----------+------------------------------------------+------------------------------------------+----------+

上面做了一个简单的演示，实际工作中可以结合自身需求封装成组件或者包，使用效果会更佳。