简介
困扰
在 Python 中使用并发编程来提高效率对于数据科学家来说并不罕见。在后台观察各种子进程或并发线程以保持我的计算或 IO 绑定任务的顺序总是令人满意的。
但是还有一点困扰我的是，当我在后台并发处理成百上千个文件或者执行成百上千个进程时，我总是担心会不会有几个任务偷偷挂了，整个代码永远跑不完。我也很难知道代码现在在哪里执行。
最糟糕的是，当我看着一个空白屏幕时，很难说出我的代码需要多长时间才能执行或 ETA 是多少。这对我安排工作日程的能力非常不利。
因此，我想要一种方法让我知道代码执行到了哪里。
已有方法
比较传统的做法是任务之间共享一块内存区域，在这块内存区域放一个计数器，当一个任务结束的时候让这个计数器+1，然后用一个线程不停的打印这个计数器的值。
这从来都不是一个好的解决方案：一方面，我需要在你现有的业务逻辑中添加一段用于计数的代码，这违反了“低耦合，高内聚”的原则。另一方面，由于线程安全问题，我必须非常小心锁定机制，这会导致不必要的性能问题。
tqdm
有一天，我发现了 tqdm 库，它使用进度条来可视化我的代码进度。我可以使用进度条来可视化我的 asyncio 任务的完成和预计到达时间吗？
那么本文我把这个方法分享给大家，让每个程序员都有机会监控自己并发任务的进度。
异步
在我们开始之前，我希望您了解一些 Python asyncio 的背景知识。我的文章描述了asyncio的一些常用API的用法，这将有助于我们更好地理解tqdm的设计：
tqdm 概述
如官方网站所述，tqdm 是一个显示循环进度条的工具。它使用简单、高度可定制并且占用资源少。
一个典型的用法是将一个可迭代对象传递给 tqdm 构造函数，然后你会得到一个如下所示的进度条：
from time import sleep
from tqdm import tqdm
def main():
for _ in tqdm(range(100)):
# do something in the loop
sleep(0.1)
if __name__ == "__main__":
main()
或者您可以在读取文件时手动浏览并更新进度条的进度：
import os
from tqdm import tqdm
def main():
filename = "../data/large-dataset"
with (tqdm(total=os.path.getsize(filename)) as bar,
open(filename, "r", encoding="utf-8") as f):
for line in f:
bar.update(len(line))
if __name__ == "__main__":
main()
将 tqdm 与异步集成
总体而言，tqdm 非常易于使用。但是，GitHub 上需要更多关于将 tqdm 与 asyncio 集成的信息。所以我深入研究了源代码，看看 tqdm 是否支持 asyncio。
幸运的是，最新版本的 tqdm 提供了包 tqdm.asyncio，它提供了类 tqdm_asyncio。
tqdm_asyncio 类有两个相关的方法。一个是 tqdm_asyncio.as_completed。从源码可以看出，它是对asyncio.as_completed的包装：
@classmethod
def as_completed(cls, fs, *, loop=None, timeout=None, total=None, **tqdm_kwargs):
"""
Wrapper for `asyncio.as_completed`.
"""
if total is None:
total = len(fs)
kwargs = {}
if version_info[:2] < (3, 10):
kwargs['loop'] = loop
yield from cls(asyncio.as_completed(fs, timeout=timeout, **kwargs),
total=total, **tqdm_kwargs)
另一个是 tqdm_asyncio.gather ，从源代码可以看出，它基于模拟 asyncio.gather 功能的 tqdm_asyncio.as_completed 的实现：
@classmethod
async def gather(cls, *fs, loop=None, timeout=None, total=None, **tqdm_kwargs):
"""
Wrapper for `asyncio.gather`.
"""
async def wrap_awaitable(i, f):
return i, await f
ifs = [wrap_awaitable(i, f) for i, f in enumerate(fs)]
res = [await f for f in cls.as_completed(ifs, loop=loop, timeout=timeout,
total=total, **tqdm_kwargs)]
return [i for _, i in sorted(res)]
所以，接下来，我将描述这两个API的用法。在开始之前，我们还需要做一些准备工作。在这里，我写了一个简单的方法来模拟一个随机休眠时间的并发任务：
import asyncio
import random
from tqdm.asyncio import tqdm_asyncio
class AsyncException(Exception):
def __int__(self, message):
super.__init__(self, message)
async def some_coro(simu_exception=False):
delay = round(random.uniform(1.0, 5.0), 2)
# We will simulate throwing an exception if simu_exception is True
if delay > 4 and simu_exception:
raise AsyncException("something wrong!")
await asyncio.sleep(delay)
return delay
紧接着，我们将创建 2000 个并发任务，然后使用 tqdm_asyncio.gather 而不是熟悉的 asyncio.gather 方法来查看进度条是否正常工作：
async def main():
tasks = []
for _ in range(2000):
tasks.append(some_coro())
await tqdm_asyncio.gather(*tasks)
print(f"All tasks done.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
或者让我们用 tqdm_asyncio.as_completed 替换 tqdm_asyncio.gather 并重试：
async def main():
tasks = []
for _ in range(2000):
tasks.append(some_coro())
for done in tqdm_asyncio.as_completed(tasks):
await done
print(f"The tqdm_asyncio.as_completed also works fine.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
到此这篇关于Python中如何将Tqdm与Asyncio结合使用呢的文章就介绍到这了,更多相关Python Tqdm Asyncio内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
