背景
在python 中，使用 matplot 生成图表是一个很常用的方法，但在一些轻量级需求场合，例如仅做一个打印预览，或者快速查看，这些场景下调用 matplot 生成图表，略显繁琐。
今天介绍一个通过 DebugInfo 模块打印条形图的方法，简单实用。
引入模块
bash
pip install DebugInfo打印销售转化数据
下面的代码对一组销售转化数据 进行了条形图显示。
python
# -*- coding:UTF-8 -*-
# region 引入调试模块
import random
from DebugInfo.DebugInfo import *
# endregion
白板 = 调试模板()
白板.准备表格()
# 假如你已经整理完成了数据, 这里是样例数据
销售转化数据 = {'广告曝光': random.randrange(94, 98),
'链接跳转': random.randrange(80, 90),
'加购物车': random.randrange(75, 80),
'生成订单': random.randrange(65, 74),
'提交支付': random.randrange(40, 60),
'完成支付': random.randrange(25, 40),
'售后退款': random.randrange(1, 5)}
# 第一行作为标题
白板.添加一行('节点', '进度', '转化率', '备注').修饰行(青字)
# 第二行第二列打印 100 个 - 作为 100% 参考线
白板.添加一行('', '{}'.format(白板.分隔线.总长度(100).提示内容('100%参考线').修饰方法(黄字)))
# 把业务数据依次添加到表格中
for 节点, 转化率 in 销售转化数据.items():
白板.添加一行(节点, '{}'.format('▉' * 转化率), 黄字('{}%'.format(转化率)))
# 展示你的表格
白板.分隔线.总长度(白板.表格宽度()).提示内容('一般条形图效果演示, 转化率对齐').修饰方法(红字).展示()
白板.展示表格()以上代码中，我们通过将销售转化数据归一处理为百分比值，然后通过打印对应数量的 ▉ 来体数值的大小，连续打印 ▉ 在 terminal 窗口下会显示成连续的长方形。以上代码运行效果如下：
转化率值跟随条形图显示
以上代码中，我们如果将转化率值组合在 ▉ 符号后面，则可以将转化率值跟随条形图打印，代码如下：
python
# -*- coding:UTF-8 -*-
# region 引入调试模块
import random
from DebugInfo.DebugInfo import *
# endregion
白板 = 调试模板()
白板.准备表格()
# 假如你已经整理完成了数据,这里是样例数据
销售转化数据 = {'广告曝光': random.randrange(94, 98),
'链接跳转': random.randrange(80, 90),
'加购物车': random.randrange(75, 80),
'生成订单': random.randrange(65, 74),
'提交支付': random.randrange(40, 60),
'完成支付': random.randrange(25, 40),
'售后退款': random.randrange(1, 5)}
# 第一行作为标题
白板.添加一行('节点', '进度/转化率', '备注').修饰行(青字)
# 第二行第二列打印 100 个 - 作为 100% 参考线
白板.添加一行('', '{} {}'.format(白板.分隔线.总长度(100).提示内容('100%参考线').修饰方法(黄字), 黄字('xxx%')), '转化率 跟随显示在 bar 后')
# 把业务数据依次添加到表格中
for 节点, 转化率 in 销售转化数据.items():
白板.添加一行(节点, '{} {}'.format('▉' * 转化率, 黄字('{}%'.format(转化率))))
# 展示你的表格
白板.分隔线.总长度(白板.表格宽度()).提示内容('一般条形图效果演示: 转化率跟随').修饰方法(红字).展示()
白板.展示表格()代码输出如下：
销售转化漏斗
以上销售转化数据，只要将条形的对齐方式调整为对齐方式，即可打印一个漏斗图，代码如下：
python
# -*- coding:UTF-8 -*-
# region 引入调试模块
import random
from DebugInfo.DebugInfo import *
# endregion
白板 = 调试模板()
白板.准备表格(对齐控制串='lc') # 第一列 左对齐, 第二列 居中对齐, 其它未设置列默认 左对齐
# 假如你已经整理完成了数据,这里是样例数据
销售转化数据 = {'广告曝光': random.randrange(94, 98),
'链接跳转': random.randrange(80, 90),
'加购物车': random.randrange(75, 80),
'生成订单': random.randrange(65, 74),
'提交支付': random.randrange(40, 60),
'完成支付': random.randrange(25, 40),
'售后退款': random.randrange(1, 5)}
# 第一行作为标题
白板.添加一行('节点', '进度', '转化率', '备注').修饰行(青字)
# 第二行第二列打印 100 个 - 作为 100% 参考线
白板.添加一行('', '{}'.format(白板.分隔线.总长度(100).提示内容('100%参考线').修饰方法(黄字)))
# 把业务数据依次添加到表格中
for 节点, 转化率 in 销售转化数据.items():
白板.添加一行(节点, '{}'.format('▉' * 转化率), 黄字('{}%'.format(转化率)))
# 展示你的表格
白板.分隔线.总长度(白板.表格宽度()).提示内容('一般条形图/漏斗图效果演示, 转化率对齐').修饰方法(红字).展示()
白板.展示表格()以上代码中，在准备表格时，将对齐控制串设置为 'lc' 模式，根据代码中的注释，这将使得第二列的数据（即条形图列）以居中对齐的方式打印，形成漏斗图。以上代码输出效果如下：
小结
以上就是今天分享的使用 DebugInfo模块输出条形图的使用方法了，希望可以帮到大家。