Jupyter Notebook中怎么设置Python输出字体颜色

在 Jupyter Notebook 中改变 Python 文本输出的字体颜色，核心解决路径通常分为两类：一是使用标准 ANSI 转义序列（ANSI Escape Sequences），直接配合原生的 print() 函数使用，兼顾轻量与终端跨平台兼容；二是利用 IPython 环境内置的 IPython.display 模块，向页面渲染富文本 HTML 或 Markdown 内容，支持全色域与 CSS 样式调整。如果追求更易读的代码风格与复杂表格排版，也可以借助第三方库 rich 或 colorama 实现。

一、使用 ANSI 转义序列（零依赖标准方案）

Jupyter Notebook 的前端输出组件内置了对 ANSI 转义序列的解析器。这意味着即使不导入任何额外模块，也可以通过字符串中嵌入控制字符直接为 print() 的输出赋予颜色。

1. 基本语法与调用示例

ANSI 转义码的通用格式为 \033[显示方式;前景色;背景色m文本内容\033[0m。其中 \033[ 为转义引导符（也可以写成 \x1b[），而末尾的 \033[0m 则是用于复位所有样式的重置码。

# 示例 1：打印常见彩色文本
print("\033[31m这是红色文字\033[0m")
print("\033[32m这是绿色文字\033[0m")
print("\033[34m这是蓝色文字\033[0m")

# 示例 2：组合显示方式（1为加粗）与背景颜色（43为黄色背景）
print("\033[1;37;41m加粗白字红底警示\033[0m")
print("\033[4;33m黄色带下划线文字\033[0m")

2. 常用颜色与样式代码速查

二、使用 IPython.display 富文本渲染（全色域与 CSS 控制）

由于 Jupyter Notebook 运行在浏览器环境下，其输出单元能够直接解析 HTML 和 CSS。当需要使用具体的十六进制颜色（例如品牌色 #8A9478）、调节字体大小或排版时，IPython.display 是最佳方案。

1. HTML 与 Markdown 模式调用

通过导入 HTML 或 Markdown 类，可以直接在输出单元中生成样式化元素：

from IPython.display import display, HTML, Markdown

# 方式 A：使用 HTML 与行内 CSS（支持 Hex、RGB 等精确色彩）
html_content = '<span style="color: #E67E22; font-weight: bold; font-size: 16px;">这是橙色的大号加粗文本</span>'
display(HTML(html_content))

# 方式 B：结合 Markdown 解析
md_content = '<span style="color: #2980B9;">这是通过 Markdown 解析的蓝色文字</span>'
display(Markdown(md_content))

2. 为什么 print("<span style='...'>") 会失效？

很多初学者容易产生一个混淆：既然 Jupyter 运行在网页里，为什么直接执行 print("<span style='color:red'>文本</span>") 不能变成红色，反而把这串标签原封不动打印了出来？

原因在于底层消息传输通道的 MIME 类型不同。print() 将数据写入 Python 的 sys.stdout 标准流，Jupyter 内核将其打包为 stream: text/plain 类型的消息。前端收到纯文本流后，为了防止 XSS 脚本注入攻击，会对所有的 HTML 特殊字符（如 < 和 >）进行自动转义转为普通字符显示；而 display(HTML(...)) 则使用的是专门的 display_data 通道，其 MIME 类型被明确标记为 text/html，前端才会调用浏览器的 DOM 引擎将其作为真正的网页元素解析与渲染。

三、使用第三方扩展库（Rich 与 Colorama）

如果觉得手工拼接 ANSI 转义序列繁琐且容易遗忘重置码，同时又希望语法比 HTML 更加贴合终端脚本，可以引入成熟的第三方着色库。

1. Rich 库：直观的标记标签

rich 是现代 Python 最受欢迎的终端格式化工具，不仅原生支持 Jupyter Notebook，还能自动在终端与网页之间取得一致的表现力：

# 首先确保安装：pip install rich
from rich import print

# 使用类似 BBCode 的简明标签设置前景色与样式
print("[bold red]错误：[/bold red]未找到对应的数据文件！")
print("[green]成功：[/green]任务已于 [cyan]18:30[/cyan] 正常完成。")
print("[yellow on black]警示提示[/yellow on black]")

2. Colorama 库：跨平台常量包装

colorama 将复杂的数字代码封装为易读的对象属性（如 Fore.RED、Back.YELLOW），适合维护已有命令行工程：

# 首先确保安装：pip install colorama
from colorama import Fore, Back, Style

print(Fore.RED + "红色字体输出" + Fore.RESET)
print(Back.GREEN + Fore.WHITE + "绿底白字状态提示" + Style.RESET_ALL)

四、方案对比与选型建议

在实际开发过程中，如何在这三种方案中做选择？可以从依赖成本、跨环境通用性以及展示需求三个核心维度来权衡：

五、常见问题排查与注意事项

• 导出 HTML / PDF 静态文档时的颜色保留：通过 nbconvert 导出为 HTML 时，ANSI 颜色和 IPython.display(HTML) 均可被完整保留；但如果导出为 LaTeX/PDF，某些复杂的 HTML 标签可能会丢失样式，此时标准的 ANSI 控制码转换往往更为稳定。
• Windows 旧版命令行的兼容性：如果在本地终端或旧版 Windows 控制台运行含有 ANSI 代码的 Python 脚本，有时会显示类似 [31m 的原始乱码。在 Jupyter Notebook 中不会发生此问题，因为 Jupyter 内核运行环境与前端展示组件原生支持 ANSI 语法解析。
• 封装轻量辅助函数：为避免在代码中频繁手写 \033[，推荐在 Notebook 顶部定义一个轻量的打印辅助函数：

  def color_print(text, color="green"):
      colors = {
          "red": "\033[31m",
          "green": "\033[32m",
          "yellow": "\033[33m",
          "blue": "\033[34m",
          "reset": "\033[0m"
      }
      prefix = colors.get(color, "")
      print(f"{prefix}{text}{colors['reset']}")
  
  # 像普通函数一样简洁调用
  color_print("测试运行通过", "green")