Python添加進(jìn)度條tqdm進(jìn)階使用實例
給 Python 添加進(jìn)度條 | 給小白的 tqdm 精煉實例!

假設(shè)我們有一個循環(huán):
for i in range(100):
do_something() # 這里做某些事假設(shè) do_something() 很慢,且運行時間不穩(wěn)定,當(dāng)我們運行時,我們并不知道運行到哪里了。
我們引入一個進(jìn)度條。
from tqdm import trange
for i in trange(100):
do_something()
輸出
5%|██▌ | 5/100 [00:05<01:35, 1.01s/it]如上,我們就可用實時查看進(jìn)度。
安裝
這個庫并不是 python 自帶的庫,使用 pip 安裝就可。
pip install tqdm
來看看我的實驗環(huán)境。
? python --version Python 3.7.0 >>> tqdm.__version__ '4.59.0'
入門實例
說實在的,官方文檔寫得并不是很好。
對于 range() ,我們把其改為 tqdm 中的 trange() 就可以。
其實, trange(5) 相當(dāng)于 tqdm(range(5)) 。
所以不難看出,用 tqdm 包裹 tqdm(可迭代的對象) 就可以自動為我們建立進(jìn)度條。
>>> a = ['a', 'b', 'c'] * 10000 >>> from tqdm import tqdm >>> for i in tqdm(a): ... pass ... 100%|███████████| 30000/30000 [00:00<?, ?it/s] >>>
使用 for i in tqdm(a) 和 for i in a 邏輯上沒有區(qū)別,但是前者讓控制臺多出了一個進(jìn)度條。
自定義進(jìn)度條

其實,我們還可用「手把手地」操作進(jìn)度條。尤其是當(dāng)我們的進(jìn)度并不是單純的依靠可迭代變量時。
假設(shè)我們有個任務(wù)如下。
import random
import time
class Task:
def __init__(self) -> None:
self.jobs = int(1e3)
@property
def job_done(self) -> bool:
return self.jobs <= 0
def do_job(self) -> int:
time.sleep(1)
job_minus = random.randint(1, 50)
self.jobs = max(0, self.jobs - job_minus)
return job_minus我們總共有 1e3 = 1000 個任務(wù)要做,但是這些任務(wù)并不是每次做一個,而是每次可能做 [1, 50) 個中的任意數(shù)量的工作。
所以我們不可以單純讓 do_job 運行 1000 次,因為每次 do_job 的效率不同。
這時我們定制我們的進(jìn)度條。
from tqdm import tqdm
task: Task = Task()
info = { 'efficiency': None }
with tqdm(
total=task.jobs, desc='Doing jobs'
) as t:
while not task.job_done:
job_minus = task.do_job()
info['efficiency'] = job_minus
t.update(job_minus)
t.set_postfix(info)如上,我們聲明了一個 tqdm 對象:
- 這個對象的計數(shù)總量是我們的總工作量
total=task.jobs - 進(jìn)度條的前綴是
'Doing jobs' - 每一次刷新進(jìn)度,我們進(jìn)度條的增量是
t.update(job_minus) - 我們進(jìn)度條后綴輸出信息
info['efficiency'] = job_minus
來看看效果。
? python .\example.py Doing jobs: 9%|██▏ | 94/1000 [00:03<00:28, 31.73it/s, efficiency=30]
動圖如下。

總結(jié)
通過實例探討了 tqdm 進(jìn)度條的使用。
以上就是Python添加進(jìn)度條tqdm進(jìn)階使用實例的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python添加進(jìn)度條tqdm的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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