在使用Python处理比较耗时操作的时候,为了便于观察处理进度,就需要通过进度条将处理情况进行可视化展示,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。
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:
https://github.com/tqdm/tqdm
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!!
到此这篇关于Python进度条的使用的文章就介绍到这了,更多相关Python进度条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!