Python后台线程print输出缩进原因及消除方法咨询

这个问题我之前也碰到过，其实是终端的原始（raw）模式在搞鬼！

为啥会出现缩进？ #

你写的getch()函数里用了tty.setraw()把终端切换成了raw模式，这个模式下终端会关掉很多默认的"自动处理"功能，其中就包括ONLCR选项——它本来会把输出的换行符\n自动转换成\r\n（回车+换行），让光标回到行首再换行。

• 当程序输出press any key时，终端还在规范模式，\n被转换成\r\n，光标正常回到下一行开头。
• 但调用getch()后终端进入raw模式，后台线程的print输出的\n只会让光标向下跳一行，不会回到行首。你看到的"缩进"其实是视觉错觉：后台线程输出内容时，光标还停留在上一行的对应位置，导致新内容看起来像是缩进了，本质是终端显示的光标位置异常。

怎么消除这个缩进？ #

有几个简单的方案可以解决：

方案1：手动加回车符\r

直接在print的内容后面加上\r，强制光标回到行首，这样输出就正常了：

def do_stuff():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print 'test {}\r'.format(i)  # 加个\r就行

方案2：后台线程输出时临时切回规范模式

如果不想改输出内容，可以给后台线程加个上下文管理器，输出前临时把终端切回规范模式，输出完再切回去（要加锁保证线程安全）：

import sys, termios, tty, time, threading
from contextlib import contextmanager

lock = threading.Lock()
original_terminal_settings = None

# 定义上下文管理器，临时恢复规范模式
@contextmanager
def use_normal_terminal():
    global original_terminal_settings
    with lock:
        fd = sys.stdin.fileno()
        current_settings = termios.tcgetattr(fd)
        try:
            termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, original_terminal_settings)
            yield
        finally:
            termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, current_settings)

def getch():
    global original_terminal_settings
    fd = sys.stdin.fileno()
    original_terminal_settings = termios.tcgetattr(fd)
    try:
        tty.setraw(sys.stdin.fileno())
        ch = sys.stdin.read(1)
    finally:
        termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, original_terminal_settings)
    return ch

def do_stuff():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        with use_normal_terminal():
            print 'test {}'.format(i)

t = threading.Thread(target=do_stuff, args=[], kwargs={})
t.start()
print 'press any key'
print getch()
print 'done'

方案3：直接用os.write输出\r\n

绕过Python的print自动换行，直接向终端写入带\r\n的内容：

import os

def do_stuff():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        os.write(sys.stdout.fileno(), 'test {}\r\n'.format(i))

效果验证 #

用方案1修改后，程序输出就会变成正常的无缩进格式：

press any key
test 0
test 1
test 2
test 3
test 4
x
done

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jesse Aldridge