Python進度條tqdm的用法詳解
前言
有時候在使用Python處理比較耗時操作的時候,為了便于觀察處理進度,這時候就需要通過進度條將處理情況進行可視化展示,以便我們能夠及時了解情況。這對于第三方庫非常豐富的Python來說,想要實現(xiàn)這一功能并不是什么難事。
tqdm就能非常完美的支持和解決這些問題,可以實時輸出處理進度而且占用的CPU資源非常少,支持windows、Linux、mac等系統(tǒng),支持循環(huán)處理、多進程、遞歸處理、還可以結合linux的命令來查看處理情況,等進度展示。
大家先看看tqdm的進度條效果:
tqdm安裝:
pip install tqdm
1. 用tqdm子模塊
對于可以迭代的對象都可以使用下面這種方式,來實現(xiàn)可視化進度,非常方便
from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.1) pass
from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(50)): time.sleep(0.1) pass
帶參數
from tqdm import tqdm import time d = {'loss':0.2,'learn':0.8} for i in tqdm(range(50),desc='進行中',ncols=10,postfix=d): #desc設置名稱,ncols設置進度條長度.postfix以字典形式傳入詳細信息 time.sleep(0.1) pass
觀察處理的數據
通過tqdm提供的set_description
方法可以實時查看每次處理的數據
from tqdm import tqdm import time pbar = tqdm(["a","b","c","d"]) for c in pbar: time.sleep(1) pbar.set_description("Processing %s"%c)
2. 用trange子模塊,效果和用tqdm子模塊一樣
代碼如下:
from tqdm import trange import time for i in trange(100): time.sleep(0.1) pass
3. 手動設置處理進度
from tqdm import tqdm import time #total參數設置進度條的總長度 with tqdm(total=100) as bar: # total表示預期的迭代次數 for i in range(100): # 同上total值 time.sleep(0.1) bar.update(1) #每次更新進度條的長度
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