如何使用 Python 输出漂亮的表格？

Python 表格打印进化史：从朴素到惊艳，让你的数据展示更专业！

在日常开发和数据分析中，我们经常需要在终端或文档中展示表格数据。直接使用 print() 拼接虽然简单，但往往排版混乱，显得不够专业。那么今天我将带你领略 Python 表格打印的进化历程，从基础方法到高级技巧，让你的数据展示焕然一新！

基础篇：原生 Python 实现

1. 原始 print 拼接

data = [
    ["姓名", "年龄", "城市"],
    ["小李", 25, "北京"],
    ["小王", 30, "上海"],
    ["小张", 28, "深圳"]
]

for row in data:
    print("  ".join(str(x) for x in row))

输出结果：

姓名  年龄  城市
小李  25  北京
小王  30  上海
小张  28  深圳

缺点：需要手动调整空格，数据长度变化时容易错位。

2. format 格式化

for row in data:
    print("{:<6}{:<4}{:<6}".format(*row))

输出结果：

姓名    年龄 城市  
小李    25  北京  
小王    30  上海  
小张    28  深圳  

优点：比直接拼接更整齐，但仍需手动设置列宽。

进阶篇：第三方库助力

3. tabulate：快速上手的神器

from tabulate import tabulate

print(tabulate(data[1:], headers=data[0], tablefmt="grid"))

输出结果：

+------+----+------+
| 姓名 | 年龄 | 城市 |
+------+----+------+
| 小李 |  25 | 北京 |
| 小王 |  30 | 上海 |
| 小张 |  28 | 深圳 |
+------+----+------+

特点：支持多种表格样式（plain, fancy_grid, github等），简单易用。

4. PrettyTable：灵活定制

from prettytable import PrettyTable

table = PrettyTable()
table.field_names = data[0]

for row in data[1:]:
    table.add_row(row)

print(table)

输出结果：

+------+-----+------+
| 姓名 | 年龄 | 城市 |
+------+-----+------+
| 小李 |  25 | 北京 |
| 小王 |  30 | 上海 |
| 小张 |  28 | 深圳 |
+------+-----+------+

优势：支持对齐方式、边框样式定制，可导出 HTML。

5. pandas：数据分析首选

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
print(df.to_string(index=False))

输出结果：

姓名  年龄  城市
小李   25  北京
小王   30  上海
小张   28  深圳

优势：数据处理与展示一体化，适合数据分析场景。

高级篇：终端美化艺术

6. rich：终端里的艺术品

from rich.table import Table
from rich.console import Console

table = Table(title="人员信息")

table.add_column("姓名", justify="center", style="cyan")
table.add_column("年龄", justify="right", style="magenta")
table.add_column("城市", justify="center", style="green")

for row in data[1:]:
    table.add_row(*map(str, row))

console = Console()
console.print(table)

输出效果：彩色表格，支持复杂样式和嵌套（实际效果需在终端查看）。

7. texttable：专业文本表格

from texttable import Texttable

table = Texttable()
table.set_cols_align(["l", "r", "c"])
table.add_rows(data)
print(table.draw())

输出结果：

┌──────┬────┬──────┐
│姓名  │年龄│ 城市 │
├──────┼────┼──────┤
│小李  │  25│ 北京 │
├──────┼────┼──────┤
│小王  │  30│ 上海 │
├──────┼────┼──────┤
│小张  │  28│ 深圳 │
└──────┴────┴──────┘

特点：专业的文本表格库，支持中文对齐。

实战篇：自定义封装

8. 自动调整列宽封装

def print_table(rows):
    col_widths = [max(len(str(x)) for x in col) for col in zip(*rows)]
    for row in rows:
        print(" | ".join(str(x).ljust(w) for x, w in zip(row, col_widths)))

print_table(data)

输出结果：

姓名 | 年龄 | 城市
小李 | 25   | 北京
小王 | 30   | 上海
小张 | 28   | 深圳

优势：自动适应内容宽度，适合快速部署。

总结与选择建议

场景	推荐工具	理由
临时脚本	自定义函数	轻量，无需依赖
文档生成	tabulate	样式丰富，简单易用
交互式工具	PrettyTable	灵活定制，功能全面
数据分析	pandas	数据处理展示一体化
终端美化	rich	视觉效果出众，功能强大
专业报表	texttable	专业表格格式，支持复杂需求

核心建议：根据实际需求选择合适的工具，避免过度设计。简单的场景用简单的方法，复杂的需求选择专业的库。