Text Columns
Pisahkan teks Anda menjadi beberapa kolom lebar sama untuk membaca dengan mudah.
Tentang alat ini
Teks Kolom adalah alat sederhana yang membagi teks Anda menjadi beberapa kolom dengan lebar yang sama, membuat bagian panjang lebih mudah dibaca dan dipindai. Gaya tata letak kolom ini, yang dipopulerkan oleh surat kabar dan buku, mengurangi kelelahan mata dengan membatasi lebar teks di setiap baris dan membantu pembaca mempertahankan fokus saat berpindah dari satu kolom ke kolom lain.
Untuk menggunakan alat ini, tempel teks Anda ke area input dan pilih jumlah kolom yang diinginkan. Alat ini secara otomatis mendistribusikan teks Anda secara merata di seluruh kolom. Ini sangat bagus untuk artikel, puisi, esai, atau teks panjang apa pun yang ingin Anda format untuk meningkatkan keterbacaan.
Teks Kolom sangat berguna ketika menyiapkan konten untuk publikasi, merancang buletin, atau sekadar memformat ulang dokumen panjang untuk membuatnya lebih menarik secara visual. Tata letak multi-kolom juga berfungsi dengan baik di tampilan desktop dan seluler, beradaptasi dengan mulus dengan berbagai ukuran layar.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Implementasi Kode
import textwrap
def text_to_columns(text: str, num_columns: int, col_width: int = 30) -> str:
"""Split text into N columns with specified column width."""
lines = text.splitlines()
wrapped = []
for line in lines:
if line.strip():
wrapped.extend(textwrap.wrap(line, col_width) or [""])
else:
wrapped.append("")
# Pad to fill columns evenly
rows = -(-len(wrapped) // num_columns) # ceiling division
wrapped += [""] * (rows * num_columns - len(wrapped))
result_lines = []
for r in range(rows):
row_parts = []
for c in range(num_columns):
idx = c * rows + r
cell = wrapped[idx] if idx < len(wrapped) else ""
row_parts.append(cell.ljust(col_width))
result_lines.append(" ".join(row_parts))
return "\n".join(result_lines)
text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. " * 3
print(text_to_columns(text, num_columns=2, col_width=40))Comments & Feedback
Comments are powered by Giscus. Sign in with GitHub to leave a comment.