使用go-pretty实现表格单元格自定义着色
2025-06-25 07:26:53作者:田桥桑Industrious
在go-pretty表格渲染库中实现单元格着色是一个实用且常见的需求。本文将详细介绍如何通过条件判断为表格中的特定单元格设置不同颜色。
基本着色方法
go-pretty提供了灵活的单元格样式设置功能。要为单个单元格着色,可以使用table.SetRow()方法配合color包实现:
import (
"github.com/jedib0t/go-pretty/v6/table"
"github.com/jedib0t/go-pretty/v6/text"
)
// 创建表格
t := table.NewWriter()
t.AppendHeader(table.Row{"ID", "Name", "Status"})
// 添加数据行并设置特定单元格颜色
row := table.Row{1, "Item A", "Active"}
t.AppendRow(row, table.RowConfig{
Colors: map[int]text.Colors{
2: text.Colors{text.FgGreen}, // 为第三列(索引2)设置绿色
},
})
条件着色实现
实际应用中,我们通常需要根据单元格值动态决定颜色:
rows := []table.Row{
{1, "Project A", 85},
{2, "Project B", 45},
{3, "Project C", 92},
}
for _, row := range rows {
colorConfig := table.RowConfig{}
// 根据第三列值设置颜色
if score, ok := row[2].(int); ok {
if score > 90 {
colorConfig.Colors = map[int]text.Colors{
2: text.Colors{text.FgGreen, text.Bold},
}
} else if score < 50 {
colorConfig.Colors = map[int]text.Colors{
2: text.Colors{text.FgRed},
}
}
}
t.AppendRow(row, colorConfig)
}
高级样式配置
除了颜色,还可以组合其他样式属性:
// 设置背景色加前景色
highlightStyle := text.Colors{
text.FgBlack,
text.BgYellow,
text.Bold,
}
t.AppendRow(table.Row{"重要", "警告", "高优先级"}, table.RowConfig{
Colors: map[int]text.Colors{
0: highlightStyle,
1: highlightStyle,
2: highlightStyle,
},
})
最佳实践建议
- 颜色选择:遵循可读性原则,避免使用对比度过低的颜色组合
- 性能考虑:对于大型表格,建议预先计算好样式配置,避免在循环中进行复杂判断
- 样式复用:定义常用的颜色组合为变量,保持整个应用中样式的一致性
- 跨平台兼容:注意终端对ANSI颜色的支持情况,可提供fallback方案
通过灵活运用go-pretty的样式配置功能,开发者可以创建出既美观又信息丰富的表格输出,有效提升命令行应用的用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
303
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
651
仓颉编程语言开发者文档。
59
819