Как распечатать список в Python "красиво"

Вы имеете в виду что-то вроде...:

>>> print L
['this', 'is', 'a', ['and', 'a', 'sublist', 'too'], 'list', 'including', 'many', 'words', 'in', 'it']
>>> import pprint
>>> pprint.pprint(L)
['this',
 'is',
 'a',
 ['and', 'a', 'sublist', 'too'],
 'list',
 'including',
 'many',
 'words',
 'in',
 'it']
>>> 

...? Из вашего беглого описания, стандартный библиотечный модуль pprint это первое, что приходит на ум; однако, если вы можете описать примеры входов и выходов (так что вам не нужно изучать PHP, чтобы помочь вам; -), мы можем предложить более конкретную помощь!

быстрый Хак во время отладки, который работает без необходимости импортировать pprint было бы присоединиться к списку на '\n'.

>>> lst = ['foo', 'bar', 'spam', 'egg']
>>> print '\n'.join(lst)
foo
bar
spam
egg

просто "распаковав" список в аргументе функции печати и используя новую строку (\n) в качестве разделителя.

print (*lst, sep='\n')

lst = ['foo', 'bar', 'spam', 'egg']
print(*lst, sep='\n')

foo
bar
spam
egg

https://docs.python.org/3/library/pprint.html

Если вам нужен текст (например, для использования с проклятиями):

import pprint

myObject = []

myText = pprint.pformat(myObject)

затем myText переменная будет что-то вроде php var_dump или print_r. Проверьте документацию для получения дополнительных параметров, аргументов.

Как показывают другие ответы pprint модуль делает трюк.
Тем не менее, в случае отладки, где вам может потребоваться поместить весь список в какой-либо файл журнала, возможно, придется использовать метод pformat вместе с модулем лесозаготовки вместе с pprint.

import logging
from pprint import pformat

logger = logging.getLogger('newlogger')
handler = logging.FileHandler('newlogger.log')

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler) 
logger.setLevel(logging.WARNING)

data = [ (i, { '1':'one',
           '2':'two',
           '3':'three',
           '4':'four',
           '5':'five',
           '6':'six',
           '7':'seven',
           '8':'eight',
           })
         for i in xrange(3)
      ]

logger.error(pformat(data))

и если вам нужно войти в файл, нужно указать выходной поток, используя ключевое слово поток. Ref

from pprint import pprint

with open('output.txt', 'wt') as out:
   pprint(myTree, stream=out)

посмотреть ответ Стефано Санфилиппо

как уже упоминалось в других ответах,pprint большой модуль, который будет делать то, что вы хотите. Однако если вы не хотите импортировать его и просто хотите распечатать отладочный вывод во время разработки, вы можете приблизить его вывод.

некоторые из других ответов отлично работает для строк, но если вы попробуете их с объектом класса это даст вам ошибку TypeError: sequence item 0: expected string, instance found.

для более сложных объектов, убедитесь, что класс __repr__ метод, который печатает собственность информация, которую вы хотите:

class Foo(object):
    def __init__(self, bar):
        self.bar = bar

    def __repr__(self):
        return "Foo - (%r)" % self.bar

а затем, когда вы хотите распечатать вывод, просто сопоставьте свой список с такой:

l = [Foo(10), Foo(20), Foo("A string"), Foo(2.4)]
print "[%s]" % ",\n ".join(map(str,l))

выходы:

 [Foo - (10),
  Foo - (20),
  Foo - ('A string'),
  Foo - (2.4)]

вы также можете делать вещи, как переопределить __repr__ метод list чтобы получить форму вложенной довольно печати:

class my_list(list):
    def __repr__(self):
        return "[%s]" % ",\n ".join(map(str, self))

a = my_list(["first", 2, my_list(["another", "list", "here"]), "last"])
print a

дает

[first,
 2,
 [another,
 list,
 here],
 last]

к сожалению, нет отступа второго уровня, но для быстрой отладки это может быть полезно.

на Python 3, я делаю то же самое, как ответ shxfee:

def print_list(my_list):
    print('\n'.join(my_list))

a = ['foo', 'bar', 'baz']
print_list(a)

выходы

foo
bar
baz

в стороне, я использую аналогичную вспомогательную функцию, чтобы быстро увидеть столбцы в панд DataFrame

def print_cols(df):
    print('\n'.join(df.columns))