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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
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：
安装：
pip install tqdm【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)
【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()
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):
【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！
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本文标题: Python进度条的使用
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