Python进度条的使用

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)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delclose()

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进度条内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • 详细介绍Python进度条tqdm的使用

    前言 有时候在使用Python处理比较耗时操作的时候,为了便于观察处理进度,这时候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,想要实现这一功能并不是什么难事. tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题,可以实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少,支持windows.Linux.mac等系统,支持循环处理.多进程.递归处理.还可以结合linux的命令来查看处理情况,等进度展示. 大家先看看tqdm的进度条效果 安装 github

  • Python实现采用进度条实时显示处理进度的方法

    本文实例讲述了Python实现采用进度条实时显示处理进度的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 在大多数时候,我们的程序会一直进行循环处理.这时候,我们非常希望能够知道程序的处理进度,由此来决定接下来该做些什么.接下来告诉大家如何简单又漂亮的实现这一功能. 如何使用这个类 使用这个类很简单,只需要三步即可完成,如下: process_bar = ShowProcess(max_steps) # 1.在循环前定义类的实体, max_steps是总的步数 for i in range(max

  • python在控制台输出进度条的方法

    本文实例讲述了python在控制台输出进度条的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 进度条效果如下所示: |#############################---------------------| 59 percent done 代码如下: class ProgressBar(): def __init__(self, width=50): self.pointer = 0 self.width = width def __call__(self,x): # x in p

  • Python调用命令行进度条的方法

    本文实例讲述了Python调用命令行进度条的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 关键点是输出'\r'这个字符可以使光标回到一行的开头,这时输出其它内容就会将原内容覆盖. import time import sys def progress_test(): bar_length=20 for percent in xrange(0, 100): hashes = '#' * int(percent/100.0 * bar_length) spaces = ' ' * (bar_lengt

  • Python显示进度条的方法

    本文实例讲述了Python显示进度条的方法,是Python程序设计中非常实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体方法如下: 首先,进度条和一般的print区别在哪里呢? 答案就是print会输出一个\n,也就是换行符,这样光标移动到了下一行行首,接着输出,之前已经通过stdout输出的东西依旧保留,而且保证我们在下面看到最新的输出结果. 进度条不然,我们必须再原地输出才能保证他是一个进度条,否则换行了怎么还叫进度条? 最简单的办法就是,再输出完毕后,把光标移动到行首,继续在那里输出更长的进度条即可

  • python控制台中实现进度条功能

    我们大多数人都希望写一些简单的python脚本的同时都想能够在程序运行的过程中实现进度条的功能以便查看程序运行的速度或者进度.今天就和大家探讨这个问题:如何在python控制台中实现进度条功 进度条最主要的问题就是所有字符全部在同一行,而且可以修改. 然而当执行print语句的时候,python会在打印完这个语句的同时在结尾加上'\n',也就是换行,这就导致在控制台下一旦被print之后就无法再修改了.所以我们现在的输出就不能再使用print来完成了. 我们要使用的是来自sys库的sys.std

  • Python小进度条显示代码

    有的时候程序需要有进度条显示,比如说安装程序.下载文件等场合. 下面有一段小程序可达到效果 程序代码 import time for i in range(0, 101, 2): time.sleep(0.3) num = i // 2 if i == 100: process = "\r[%3s%%]: |%-50s|\n" % (i, '|' * num) else: process = "\r[%3s%%]: |%-50s|" % (i, '|' * num)

  • python动态文本进度条的实例代码

    如何实现动态单行刷新,答案是--覆盖 但是怎么实现覆盖呢 关键在于不换行而且能回退到开始位置 那么就要用到 \r 这个东西就是让光标回退到当前行初始位置 记得不能让换行 上码 #文本进度条.py import time scale = 50 print("执行开始".center(scale, "-"))//居中对齐 start = time.perf_counter()//获取起始时间 for i in range(scale+1): a = i*'*' b =

  • Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现

    1.背景 在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求 笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法: pip install pathos 安装完成后 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm 这边使用pathos的原因是因为,multip

  • Python进度条实时显示处理进度的示例代码

    前言 在大多数时候,我们的程序会一直进行循环处理.这时候,我们非常希望能够知道程序的处理进度,由此来决定接下来该做些什么.接下来告诉大家如何简单又漂亮的实现这一功能. 如何使用这个类 使用这个类很简单,只需要三步即可完成,如下: process_bar = ShowProcess(max_steps) # 1.在循环前定义类的实体, max_steps是总的步数 for i in range(max_steps + 1): process_bar.show_process() # 2.显示当前进

  • Python进度条的制作代码实例

    这篇文章主要介绍了Python进度条的制作代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import sys,time #导入模块 for i in range(50): #进度条的长度 sys.stdout.write("#") #进度条的内容,这里要注意了,pycharm有可能不显示write的方法 sys.stdout.flush() #刷新缓存 time.sleep(0.5) #间隔时间,和shell的sleep差不

  • python进度条显示之tqmd模块

    安装 anaconda 是自动集成的 如果导入不存在,直接pip pip install tqmd 参数 #参数介绍 iterable=None, desc=None, 传入str类型,作为进度条标题(类似于说明) total=None, 预期的迭代次数 leave=True, file=None, ncols=None, 可以自定义进度条的总长度 mininterval=0.1, 最小的更新间隔 maxinterval=10.0, 最大更新间隔 miniters=None, ascii=Non

  • python进度条显示-tqmd模块的实现示例

    Tqdm 是一个快速,可扩展的Python进度条,可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息,用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator). 总之,它是用来显示进度条的,很漂亮,使用很直观(在循环体里边加个tqdm),而且基本不影响原程序效率.名副其实的"太强太美"了!这样在写运行时间很长的程序时,是该多么舒服啊! tqdm官网地址:https://pypi.org/project/tqdm/ Github地址:https://github.com/tqdm/tqd

  • Python进度条的使用

    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

  • Python进度条tqdm的用法详解

    前言 有时候在使用Python处理比较耗时操作的时候,为了便于观察处理进度,这时候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,想要实现这一功能并不是什么难事. tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题,可以实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少,支持windows.Linux.mac等系统,支持循环处理.多进程.递归处理.还可以结合linux的命令来查看处理情况,等进度展示. 大家先看看tqdm的进度条效果: tqdm安装:

  • python进度条库tqdm的基本操作方法

    目录 1.tqdm模块是python进度条库, 主要分为两种运行模式 1.1基于迭代对象运行: tqdm(iterator) 1.2手动进行更新 2.tqdm模块参数说明 3.下面是实例展示 1.tqdm模块是python进度条库, 主要分为两种运行模式 1.1基于迭代对象运行: tqdm(iterator) import time from tqdm import tqdm, trange #trange(i)是tqdm(range(i))的一种简单写法 for i in trange(100

  • 简单实现python进度条脚本

    最近需要用Python写一个小脚本,用到了一些小知识,赶紧抽空记录一下.不深但是常用. 两个进度条示例,拷贝就能运行: # coding=utf-8 import sys import time # width:宽度, percent:百分比 def progress(width, percent): print "\r%s %d%%" % (('%%-%ds' % width) % (width * percent / 100 * '='), percent), if percent

  • Python进度条可视化之监测程序运行速度

    目录 前言 安装 使用方式 示例 前言 今天和大家分享一个进度条可视化库,它的名字叫做 tqdm ,可以帮助我们监测程序运行的进度,用户只需要封装可迭代对象即可. 安装 通过命令行直接安装. pip install tqdm 也可以使用豆瓣镜像安装. pip install -i https://pypi.douban.com/simple tqdm 执行上述命令后,可以检查一下是否安装成功. pip show tqdm 使用方式 以下演示运行环境:jupyter notebook 不同运行环境

随机推荐