Python的Tqdm模块实现进度条配置

tqdm官网地址：https://pypi.org/project/tqdm/

Github地址：https://github.com/tqdm/tqdm

简介

       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！

给一张GIF图看一下实际效果

安装

pip install tqdm

 使用

示例一

简单的demo：

# !/user/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
 
import time
from tqdm import tqdm
from tqdm._tqdm import trange
 
for i in tqdm(range(100)):
  time.sleep(0.01)

输出结果如下：

关于tqdm对于range的封装

import time
from tqdm import tqdm
from tqdm._tqdm import trange
 
for j in trange(100):
  time.sleep(0.1)

输出结果如下（同上）

示例二：

对于任意list的使用

alist = list('letters')
bar = tqdm(alist)
for letter in bar:
  bar.set_description(f"Now get {letter}")

输出结果如下：

传入任意list

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
  for char in pbar:
    pbar.set_description("Processing %s" % char)

手动控制更新

with tqdm(total=100) as pbar:
  for i in range(10):
    pbar.update(10)
 
 
# 也可以这样
pbar = tqdm(total=100)
for i in range(10):
  pbar.update(10)
pbar.close()

示例三：

结合pandas的使用

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10000000, 6)))
tqdm.pandas(desc="my bar！")
df.progress_apply(lambda x: x**2)

 输出结果如下：

示例四

在Shell的tqdm用法

$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | wc -l
857365 
 
real  0m3.458s
user  0m0.274s
sys   0m3.325s 
 
$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | tqdm | wc -l
857366it [00:03, 246471.31it/s]
857365
 
real  0m3.585s
user  0m0.862s
sys   0m3.358s

使用的参数：

$ find . -name '*.py' -exec cat \{} \; |
  tqdm --unit loc --unit_scale --total 857366 >> /dev/null
100%|???????????????????????????????????| 857K/857K [00:04<00:00, 246Kloc/s]

 备份一个目录：

$ 7z a -bd -r backup.7z docs/ | grep Compressing |
  tqdm --total $(find docs/ -type f | wc -l) --unit files >> backup.log
100%|????????????????????????????????| 8014/8014 [01:37<00:00, 82.29files/s]

本文参考：https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/54798823?locationnum=8&fps=1

到此这篇关于Python的Tqdm模块实现进度条配置的文章就介绍到这了,更多相关Python Tqdm进度条内容请搜索三水点靠木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三水点靠木！