大多数程序都有一个明确的目标，一个期望的最终状态。有时，计算这个最终状态可能需要很长的时间。虽然计算机没有感情不在乎，但人却在乎。人类并不乐意坐在原地等待，而看不到任何明显的进展迹象。疑问不断蔓延。程序崩溃了吗?磁盘性能是否抖动?操作系统是否把所有的计算资源都分配给了其他任务?
就像正义一样，进度必须被看到，而不仅仅是完成。Python 库 tqdm 有助于使进度变得明确。
tqdm 模块可在控制台下工作，但它也专门支持了我最喜欢的环境之一 Jupyter。要在 Jupyter 中使用 tqdm，你需要导入 notebook 子模块并安装 ipywidgets 。notebook 子模块与 tqdm 接口兼容。
这意味着你可以做一些导入时操作来导入正确的模块，同时保持 tqdm 的用法不变。诀窍是检查 __main__ 模块是否具有全局变量 get_ipython。虽然这只是一个启发式的方法，但却是一个相当准确的方法：
- import sys
- if hasattr(sys.modules["__main__"], "get_ipython"):
- from tqdm import notebook as tqdm
- else:
- import tqdm
最简单的情况是，某件事情需要运行一定的迭代次数(事先已知)，而每一次迭代的时间都差不多。例如，有一个计算任何数字的平方根的算法，通过从 1 作为猜测值开始，然后计算出一个改进后的猜测值：
- def improve_guess(rt, n):
- return (rt + n/rt) / 2
一点点的改进可以让你更加接近该平方根。例如，你可以计算 2 的平方根：
- guess = 1
- target = 2
- for i in tqdm.trange(10):
- guess = improve_guess(guess, target)
精确了到小数点后 10 位!
- round(2 - guess*guess, 10)
- 0.0
一个稍微复杂一点的例子是，当元素的数量是已知的，而处理每个元素需要类似的时间。例如，你可以计算一些数字的乘积。为此，你需要一些随机数：
- import random
- numbers = [random.uniform(0, 2.8) for i in range(100)]
- numbers[:5]
- [2.6575636572230916,
- 0.1286674965830302,
- 1.0634250104041332,
- 1.1760969844376505,
- 0.45192978568125486]
现在有了这些数字，可以将它们相乘了。使用 tqdm 最简单的方法是包装一个 Python 迭代函数。数值是一样的，但是 tqdm 会显示一个进度条：
- result = 1
- for num in tqdm.tqdm(numbers):
- result *= num
- result
- 2.4081854901728303
tqdm output
然而，并不是所有的事情都可以预测。最不容易预测的事情之一就是网络速度。当你下载一个大文件时，衡量进度的唯一方法就是检查已经下载了多少：
- url = "https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz"
- import httpx
- with httpx.stream("GET", url) as response:
- total = int(response.headers["Content-Length"])
- with tqdm.tqdm(totaltotal=total) as progress:
- for chunk in response.iter_bytes():
- progress.update(len(chunk))
tqdm output
有时，“嵌套”进度条是有意义的。例如，如果你要下载一个目录，你就需要一个进度条来跟踪文件，并为每个文件设置一个进度条。
下面是一个例子(但没有实际下载一个目录)：
- files = [f"vid-{i}.mp4" for i in range(4)]
- for fname in tqdm.tqdm(files, desc="files"):
- total = random.randrange(10**9, 2 * 10**9)
- with tqdm.tqdm(totaltotal=total, desc=fname) as progress:
- current = 0
- while current < total:
- chunk_size = min(random.randrange(10**3, 10**5), total - current)
- current += chunk_size
- if random.uniform(0, 1) < 0.01:
- time.sleep(0.1)
- progress.update(chunk_size)
tqdm output
所以，如果你的程序需要一段时间才能显示最终结果，为避免让你的用户感到沮丧。请显示它的进度!
