Python で色付きのテキストをターミナルに出力するにはどうすればよいですか?
Python での色付きテキストの印刷
Python では、ANSI エスケープ シーケンスを使用して、色付きのテキストを端末に出力できます。これは、ANSICON がインストールされているか、VT100 エミュレーションが有効になっている Linux、macOS、Windows などの Unix ベースのシステムで動作します。以下に例を示します:
class bcolors: HEADER = '3[95m' OKBLUE = '3[94m' OKCYAN = '3[96m' OKGREEN = '3[92m' WARNING = '3[93m' FAIL = '3[91m' ENDC = '3[0m' BOLD = '3[1m' UNDERLINE = '3[4m'
これを使用するには、次のようなコードを作成できます:
print(bcolors.WARNING + "Warning: No active frommets remain. Continue?" + bcolors.ENDC)
Python 3.6 では、f-strings も使用できます:
print(f"{bcolors.WARNING}Warning: No active frommets remain. Continue?{bcolors.ENDC}")
延長考慮事項:
より複雑なテキストの書式設定については、「curses」モジュールの使用を検討してください。これにより、カーソルの移動と高度なテキスト操作が簡素化されます。
限られた ASCII 文字を使用している場合は、「#」や「@」などの文字をブロックに使用すると便利です。 IBM 拡張 ASCII 文字セットでは、文字 176 ~ 178 および 219 はブロック文字を表します。
「Dwarf Fortress」のような最新のプログラムは、グラフィック モードを使用してテキスト モードをエミュレートし、ビットマップ フォントの使用を可能にします。
テキスト モード デモ コンテストは、テキスト モードでグラフィックを作成するための追加リソースを提供します。
以上がPython で色付きのテキストをターミナルに出力するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
