我们在使用Python处理一些比较耗时的操作的时候,如果想要观察处理进度,可以通过进度条将处理情况可视化展示,以便我们能够及时了解情况。这对于第三方库非常丰富的Python来说,并不是什么难事。那么python怎么使用进度条呢?接下来的这篇文章带你了解。
tqdm
就能非常完美的支持和解决这个问题,它是一个快速、扩展性强的进度条工具库。用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)
,就能在 Python 长循环中添加一个进度提示信息。
官网:
安装:
pip install tqdm
基于迭代器的使用方式
【例子】使用tqdm(iterator)
import time from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.05) for i in tqdm(list('abcdefgh')): time.sleep(0.05) for i in tqdm(range(100), desc='Processing'): time.sleep(0.05)
【例子】trange(N)
是tqdm(range(N))
的一种简单写法
import time from tqdm import tqdm, trange for i in trange(100): time.sleep(0.05)
【例子】循环外的实例化允许手动控制tqdm()
import time from tqdm import tqdm pbar = tqdm(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) for i in pbar: pbar.set_description('Processing ' + i) time.sleep(0.2)
【例子】
import time from tqdm import tqdm from random import random, randint with tqdm(range(100)) as pbar: for i in pbar: pbar.set_description("GEN %d" % i) pbar.set_postfix({'loss': random(), 'gen': randint(1, 999)}) time.sleep(0.1)
基于手动进行更新
【例子】使用with
语句手动控制tqdm()
更新
import time from tqdm import tqdm with tqdm(total=200) as pbar: pbar.set_description("Processing") for i in range(20): time.sleep(0.1) pbar.update(10)
如果提供了可选变量total
(或带有len()
的iterable),则会显示预测统计信息。
with
也是可选的(可以将tqdm()
赋值给变量,但在这种情况下,不要忘记在结尾处del
或close()
。
import time from tqdm import tqdm pbar = tqdm(total=200) pbar.set_description("Processing") for i in range(20): time.sleep(0.1) pbar.update(10) pbar.close()
tqdm模块参数说明
class tqdm(Comparable): """ Decorate an iterable object, returning an iterator which acts exactly like the original iterable, but prints a dynamically updating progressbar every time a value is requested. """ def set_description(self, desc=None, refresh=True): def set_postfix(self, ordered_dict=None, refresh=True, **kwargs): def update(self, n=1): def close(self):
set_description()
函数:用于设置/修改进度条的说明。set_postfix()
函数:用于设置/修改后缀(附加统计信息)。update()
函数:手动更新进度条。close()
函数:清除并关闭progressbar。
class tqdm(Comparable): """ Decorate an iterable object, returning an iterator which acts exactly like the original iterable, but prints a dynamically updating progressbar every time a value is requested. """ def __init__(self, iterable=None, desc=None, total=None, leave=False, file=sys.stderr, ncols=None, mininterval=0.1, maxinterval=10.0, miniters=None, ascii=None, disable=False, unit='it', unit_scale=False, dynamic_ncols=False, smoothing=0.3, nested=False, bar_format=None, initial=0, gui=False):
- iterable:可迭代的对象,在手动更新时不需要进行设置。
- desc:字符串,左边进度条描述文字。
- total:总的项目数。
- leave:bool值,迭代完成后是否保留进度条。
- file:输出指向位置,默认是终端, 一般不需要设置。
- ncols:调整进度条宽度,默认是根据环境自动调节长度,如果设置为0,就没有进度条,只有输出的信息。
- unit:描述处理项目的文字,默认是’it’,例如: 100 it/s,处理照片的话设置为’img’ ,则为 100 img/s。
- unit_scale:自动根据国际标准进行项目处理速度单位的换算,例如 100000 it/s >> 100k it/s。
【例子】
import time from tqdm import tqdm with tqdm(total=100000, desc='Example', leave=True, ncols=100, unit='B', unit_scale=True) as pbar: for i in range(10): time.sleep(0.5) pbar.update(10000)
tqdm
源自阿拉伯语单词taqaddum,意思是“progress(进展)”,是python中一个快速、扩展性强的进度条工具库,能让我们了解代码的运行进度,也能让我们的运行结果看起来显得更加美观而又高大上!! 喜欢的小伙伴赶紧用起来吧!!
到此这篇python怎么使用进度条的文章就介绍到这里了,希望能给各位小伙伴带来帮助,也希望大家以后多多支持W3Cschool!
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