这篇教程Python进度条的使用写得很实用,希望能帮到您。 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: 基于迭代器的使用方式【例子】使用tqdm(iterator) import timefrom tqdm import tqdmfor 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 timefrom tqdm import tqdm, trangefor 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 timefrom tqdm import tqdmpbar = 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 timefrom tqdm import tqdmfrom random import random, randintwith 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 timefrom tqdm import tqdmwith 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 timefrom tqdm import tqdmpbar = 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 timefrom tqdm import tqdmwith 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51zixue.net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51zixue.net! Python包管理工具pip的15 个使用小技巧 Pytorch 实现变量类型转换 |