Python進(jìn)度條的使用
在使用Python處理比較耗時(shí)操作的時(shí)候,為了便于觀察處理進(jìn)度,就需要通過(guò)進(jìn)度條將處理情況進(jìn)行可視化展示,以便我們能夠及時(shí)了解情況。這對(duì)于第三方庫(kù)非常豐富的Python來(lái)說(shuō),并不是什么難事。
tqdm
就能非常完美的支持和解決這個(gè)問(wèn)題,它是一個(gè)快速、擴(kuò)展性強(qiáng)的進(jìn)度條工具庫(kù)。用戶只需要封裝任意的迭代器 tqdm(iterator)
,就能在 Python 長(zhǎng)循環(huán)中添加一個(gè)進(jìn)度提示信息。
官網(wǎng):
安裝:
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))
的一種簡(jiǎn)單寫法
import time from tqdm import tqdm, trange for i in trange(100): time.sleep(0.05)
【例子】循環(huán)外的實(shí)例化允許手動(dòng)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)
基于手動(dòng)進(jìn)行更新
【例子】使用with
語(yǔ)句手動(dòng)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)
如果提供了可選變量total
(或帶有len()
的iterable),則會(huì)顯示預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)信息。
with
也是可選的(可以將tqdm()
賦值給變量,但在這種情況下,不要忘記在結(jié)尾處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模塊參數(shù)說(shuō)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()
函數(shù):用于設(shè)置/修改進(jìn)度條的說(shuō)明。set_postfix()
函數(shù):用于設(shè)置/修改后綴(附加統(tǒng)計(jì)信息)。update()
函數(shù):手動(dòng)更新進(jìn)度條。close()
函數(shù):清除并關(guān)閉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:可迭代的對(duì)象,在手動(dòng)更新時(shí)不需要進(jìn)行設(shè)置。
- desc:字符串,左邊進(jìn)度條描述文字。
- total:總的項(xiàng)目數(shù)。
- leave:bool值,迭代完成后是否保留進(jìn)度條。
- file:輸出指向位置,默認(rèn)是終端, 一般不需要設(shè)置。
- ncols:調(diào)整進(jìn)度條寬度,默認(rèn)是根據(jù)環(huán)境自動(dòng)調(diào)節(jié)長(zhǎng)度,如果設(shè)置為0,就沒有進(jìn)度條,只有輸出的信息。
- unit:描述處理項(xiàng)目的文字,默認(rèn)是'it',例如: 100 it/s,處理照片的話設(shè)置為'img' ,則為 100 img/s。
- unit_scale:自動(dòng)根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行項(xiàng)目處理速度單位的換算,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
源自阿拉伯語(yǔ)單詞taqaddum,意思是“progress(進(jìn)展)”,是python中一個(gè)快速、擴(kuò)展性強(qiáng)的進(jìn)度條工具庫(kù),能讓我們了解代碼的運(yùn)行進(jìn)度,也能讓我們的運(yùn)行結(jié)果看起來(lái)顯得更加美觀而又高大上!! 喜歡的小伙伴趕緊用起來(lái)吧?。?/p>
到此這篇關(guān)于Python進(jìn)度條的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python進(jìn)度條內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
- 詳細(xì)介紹Python進(jìn)度條tqdm的使用
- Python顯示進(jìn)度條的方法
- Python實(shí)現(xiàn)采用進(jìn)度條實(shí)時(shí)顯示處理進(jìn)度的方法
- Python Multiprocessing多進(jìn)程 使用tqdm顯示進(jìn)度條的實(shí)現(xiàn)
- python在控制臺(tái)輸出進(jìn)度條的方法
- python動(dòng)態(tài)文本進(jìn)度條的實(shí)例代碼
- python控制臺(tái)中實(shí)現(xiàn)進(jìn)度條功能
- Python小進(jìn)度條顯示代碼
- Python調(diào)用命令行進(jìn)度條的方法
相關(guān)文章
tensorflow之tf.record實(shí)現(xiàn)存浮點(diǎn)數(shù)數(shù)組
今天小編就為大家分享一篇tensorflow之tf.record實(shí)現(xiàn)存浮點(diǎn)數(shù)數(shù)組,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-02-02Flask框架運(yùn)用Ajax實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互的示例代碼
使用Ajax技術(shù)網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用能夠快速地將增量更新呈現(xiàn)在用戶界面上,而不需要重載刷新整個(gè)頁(yè)面,這使得程序能夠更快地回應(yīng)用戶的操作,本文將簡(jiǎn)單介紹使用AJAX如何實(shí)現(xiàn)前后端數(shù)據(jù)通信2022-11-11pytorch動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(擬合)實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了pytorch動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(擬合)實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-03-03Windows平臺(tái)Python連接sqlite3數(shù)據(jù)庫(kù)的方法分析
這篇文章主要介紹了Windows平臺(tái)Python連接sqlite3數(shù)據(jù)庫(kù)的方法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Windows平臺(tái)安裝SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)及創(chuàng)建、連接數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)方法與相關(guān)注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下2017-07-07Python數(shù)據(jù)分析之繪制m1-m2數(shù)據(jù)
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)分析之繪制m1-m2數(shù)據(jù),文章基于python的相關(guān)資料展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價(jià)值,需要的小伙伴可以參考一下2022-05-05Python使用Beautiful Soup實(shí)現(xiàn)解析網(wǎng)頁(yè)
在這篇文章中,我們將介紹如何使用 Python 編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲,以獲取并解析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。我們將使用 Beautiful Soup 庫(kù),它是一個(gè)非常強(qiáng)大的庫(kù),用于解析和操作 HTML 和 XML 文檔。讓我們開始吧2023-05-05Python監(jiān)控服務(wù)器實(shí)用工具psutil使用解析
這篇文章主要介紹了Python監(jiān)控服務(wù)器實(shí)用工具psutil使用解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-12-12