Python字符串格式化：从%操作符到f-string的完全指南
Python字符串格式化：从%操作符到f-string的完全指南
深入理解Python字符串格式化的演进，写出更优雅、更高效的代码
在Python编程中，字符串格式化是每个开发者都必须掌握的基本技能。无论是构建用户界面、生成报告、还是处理数据，都离不开字符串格式化。Python经过多年发展，提供了多种字符串格式化方法，每种方法都有其特点和适用场景。
字符串格式化的演进历程
# Python字符串格式化的发展 timeline
methods_timeline = {"1991": "% 操作符","2006": "str.format()", "2016": "f-string (Python 3.6)","2021": "f-string 增强 (Python 3.8+)"
}
1. 传统的 % 操作符格式化
这是Python最早的字符串格式化方法，借鉴自C语言的printf函数。
基本语法
# 单个值替换
name = "Alice"
greeting = "Hello, %s!" % name
print(greeting) # Hello, Alice!# 多个值替换 - 使用元组
template = "Name: %s, Age: %d, Score: %.2f"
result = template % ("Bob", 25, 95.5)
print(result) # Name: Bob, Age: 25, Score: 95.50
格式化符号详解
| 符号 | 描述 | 示例 | 输出 |
|---|---|---|---|
%s | 字符串 | "Name: %s" % "Alice" | Name: Alice |
%d | 十进制整数 | "Age: %d" % 25 | Age: 25 |
%f | 浮点数 | "Price: %.2f" % 19.99 | Price: 19.99 |
%x | 十六进制 | "Hex: %x" % 255 | Hex: ff |
%o | 八进制 | "Oct: %o" % 64 | Oct: 100 |
字典格式化
# 使用字典进行命名替换
user_info = {'name': 'Charlie','age': 30,'city': 'Beijing'
}template = "User: %(name)s, Age: %(age)d, From: %(city)s"
result = template % user_info
print(result) # User: Charlie, Age: 30, From: Beijing
优点：简单直观，C语言背景的开发者熟悉
缺点：类型安全性差，可读性一般，不支持复杂表达式
2. 现代化的 str.format() 方法
Python 2.6引入的str.format()方法提供了更强大、更灵活的字符串格式化能力。
基本用法
# 位置参数
template = "{} + {} = {}"
result = template.format(5, 3, 8)
print(result) # 5 + 3 = 8# 索引参数 - 可重复使用
template = "Coordinates: ({0}, {1}, {0})"
result = template.format(10, 20)
print(result) # Coordinates: (10, 20, 10)# 关键字参数 - 最推荐的方式
template = "Name: {name}, Age: {age}, City: {city}"
result = template.format(name="David", age=28, city="Shanghai")
print(result) # Name: David, Age: 28, City: Shanghai
高级格式化功能
# 数字格式化
numbers = [1234.5678, 0.8765, 1234567]for num in numbers:print("原始: {:.2f} | 千分位: {:,} | 百分比: {:.1%}".format(num, int(num), num/10000))# 输出:
# 原始: 1234.57 | 千分位: 1,234 | 百分比: 12.3%
# 原始: 0.88 | 千分位: 0 | 百分比: 0.1%
# 原始: 1234567.00 | 千分位: 1,234,567 | 百分比: 12345.7%
对齐和填充
# 各种对齐方式演示
text = "Python"
numbers = [42, 255, 1024]print("=== 文本对齐 ===")
print("左对齐: |{:<10}|".format(text)) # |Python |
print("右对齐: |{:>10}|".format(text)) # | Python|
print("居中对齐: |{:^10}|".format(text)) # | Python |
print("自定义填充: |{:*^10}|".format(text)) # |**Python**|print("\n=== 数字格式化 ===")
for num in numbers:print("十进制: {:6d} | 十六进制: 0x{:04x} | 二进制: {:08b}".format(num, num, num))
优点：功能强大，支持复杂格式化，可读性好
缺点：代码稍显冗长，性能不如f-string
3. 革命性的 f-string (Python 3.6+)
f-string（格式化字符串字面值）是Python 3.6引入的革命性特性，它让字符串格式化变得极其简洁和高效。
基础用法
name = "Alice"
age = 25
score = 95.5# 直接在字符串中嵌入变量和表达式
message = f"Student: {name}, Age: {age}, Score: {score:.1f}"
print(message) # Student: Alice, Age: 25, Score: 95.5# 支持任意表达式
a, b = 10, 20
result = f"{a} × {b} = {a * b}"
print(result) # 10 × 20 = 200# 调用函数和方法
items = ["apple", "banana", "cherry"]
list_info = f"First: {items[0].upper()}, Count: {len(items)}"
print(list_info) # First: APPLE, Count: 3
高级特性
# 嵌套使用
width = 10
precision = 2
value = 12.34567
formatted = f"Result: {value:{width}.{precision}f}"
print(formatted) # Result: 12.35# 字典和对象访问
user = {"name": "Bob", "age": 30, "email": "bob@example.com"}
user_info = f"Name: {user['name']}, Email: {user['email']}"
print(user_info) # Name: Bob, Email: bob@example.comclass Product:def __init__(self, name, price):self.name = nameself.price = pricedef get_discounted_price(self, discount):return self.price * (1 - discount)product = Product("Laptop", 1000)
discount_info = f"{product.name}: ${product.price} -> ${product.get_discounted_price(0.1):.2f}"
print(discount_info) # Laptop: $1000 -> $900.00
Python 3.8+ 的调试功能
# = 符号用于调试 (Python 3.8+)
name = "Alice"
age = 25# 直接显示变量名和值
print(f"{name = }, {age = }") # name = 'Alice', age = 25
print(f"{name.upper() = }") # name.upper() = 'ALICE'# 复杂表达式的调试
x, y = 10, 20
print(f"{x + y = }") # x + y = 30
4. 性能对比
让我们通过实际测试来比较各种方法的性能：
import timeit# 测试代码
setup = """
name = "Alice"
age = 25
score = 95.5
"""percent_code = "'Name: %s, Age: %d, Score: %.1f' % (name, age, score)"
format_code = "'Name: {}, Age: {}, Score: {:.1f}'.format(name, age, score)"
fstring_code = "f'Name: {name}, Age: {age}, Score: {score:.1f}'"# 性能测试
percent_time = timeit.timeit(percent_code, setup, number=1000000)
format_time = timeit.timeit(format_code, setup, number=1000000)
fstring_time = timeit.timeit(fstring_code, setup, number=1000000)print(f"%-formatting: {percent_time:.3f} seconds")
print(f"str.format(): {format_time:.3f} seconds")
print(f"f-string: {fstring_time:.3f} seconds")
典型结果：
- f-string: 0.15 seconds ⚡ (最快)
- %-formatting: 0.25 seconds
- str.format(): 0.35 seconds 🐢 (最慢)
5. 实际应用场景
场景1：日志记录和调试
# 传统的日志记录
def log_old(user, action, status):return "[%s] User '%s' %s - %s" % (datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),user, action, status)# 使用 f-string 的现代写法
def log_new(user, action, status):timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")return f"[{timestamp}] User '{user}' {action} - {status}"# 调试信息
def process_data(data):print(f"{len(data)=}") # Python 3.8+print(f"Data type: {type(data).__name__}")if data:print(f"First item: {data[0]!r}") # !r 显示repr形式
场景2：Web开发中的URL构建
# API 端点构建
def build_api_url(base_url, endpoint, **params):param_string = "&".join(f"{k}={v}" for k, v in params.items())return f"{base_url}/{endpoint}?{param_string}"# 使用示例
url = build_api_url("https://api.example.com","users",page=1,limit=20,sort="name",fields="id,name,email"
)
print(url) # https://api.example.com/users?page=1&limit=20&sort=name&fields=id,name,email
场景3：数据报告生成
def generate_report(products):total_value = sum(p['price'] * p['quantity'] for p in products)total_items = sum(p['quantity'] for p in products)report = []report.append("=" * 50)report.append(f"{'INVENTORY REPORT':^50}")report.append("=" * 50)for product in products:value = product['price'] * product['quantity']report.append(f"{product['name']:<20} | "f"${product['price']:>6.2f} | "f"{product['quantity']:>3} × | "f"${value:>8.2f}")report.append("-" * 50)report.append(f"{'TOTAL':<20} | {'':>6} | {total_items:>3} × | ${total_value:>8.2f}")return "\n".join(report)# 使用示例
products = [{"name": "Laptop", "price": 999.99, "quantity": 5},{"name": "Mouse", "price": 25.50, "quantity": 20},{"name": "Keyboard", "price": 75.00, "quantity": 10}
]print(generate_report(products))
6. 最佳实践和建议
选择指南
- 新项目：一律使用 f-string (需要Python 3.6+)
- 维护旧项目：遵循项目现有的约定
- 需要兼容老版本Python：使用
str.format() - 处理用户输入：考虑使用
Template字符串以提高安全性
代码风格建议
# 👍 推荐 - 清晰易读
name = "Alice"
age = 25
message = f"Hello {name}, you are {age} years old"# 👎 不推荐 - 过于复杂
message = f"""{name=}, {age=}, next_year={age+1},
is_adult={age>=18}, name_len={len(name)}"""# 👍 适度的复杂性
user_info = f"""
User Profile:Name: {user.name}Age: {user.age}Status: {'Active' if user.is_active else 'Inactive'}Score: {user.score:.1f}/100
""".strip()
安全性考虑
# 危险：用户控制的格式化字符串
user_input = "{__import__('os').system('rm -rf /')}" # 恶意代码
# result = user_input.format() # 千万不要这样做！# 安全：使用 Template 处理不可信输入
from string import Template
template = Template("Hello, $name!")
safe_result = template.safe_substitute(name=user_input) # 安全
总结
Python的字符串格式化经历了一场优雅的演进：
- %-formatting：经典但略显陈旧，适合简单的替换和兼容老代码
- str.format()：功能强大且灵活，是f-string出现前的首选
- f-string：现代Python的明星特性，简洁、快速、表达力强
核心建议：如果你使用的是Python 3.6及以上版本，f-string应该是你的首选。它不仅让代码更简洁，还能显著提升性能。
掌握这些字符串格式化技巧，将让你的Python代码更加专业、高效和易维护。记住，好的代码不仅要能运行，还要易读、易维护！
希望这篇指南能帮助你在Python字符串格式化的道路上走得更远！如果有任何问题，欢迎在评论区讨论。