在使用Python执行一些比较耗时的操作时,为了方便观察进度,通常使用进度条的方式来可视化呈现。Python中的tqdm就是用来实现此功能的。

先来看看tqdm的进度条效果:

tqdm的基本用法

tqdm最主要的用法有3种,自动控制、手动控制或者用于脚本或命令行。

自动控制运行

最基本的用法,将tqdm()直接包装在任意迭代器上。

from tqdm import tqdm

import time

text = ""

for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):

text = text + char

time.sleep(0.5)

trange(i) 是对tqdm(range(i)) 特殊优化过的实例:

from tqdm import trange

import time

for i in trange(100):

time.sleep(0.1)

如果在循环之外实例化,可以允许对tqdm() 手动控制:

from tqdm import tqdm

import time

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])

for char in pbar:

pbar.set_description("Processing %s" % char)

time.sleep(0.5)

手动控制运行

用with 语句手动控制 tqdm() 的更新:

from tqdm import tqdm

import time

with tqdm(total=100) as pbar:

for i in range(10):

pbar.update(10)

time.sleep(0.5)

或者不用with语句,但是最后需要加上del或者close()方法:

from tqdm import tqdm

import time

pbar = tqdm(total=100)

for i in range(10):

pbar.update(10)

time.sleep(0.5)

pbar.close()

tqdm.update()方法用于手动更新进度条,对读取文件之类的流操作非常有用:

tqdm在多进程场景下的应用

代码示例:

from multiprocessing import Pool

import tqdm

import time

def _foo(my_number):

square = my_number * my_number

time.sleep(1)

return square

if __name__ == '__main__':

with Pool(2) as p:

r = list(tqdm.tqdm(p.imap(_foo, range(30)), total=30))

参考链接:

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用tqdm显示Python代码执行进度的实例代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

时间: 2019-12-07

python执行效果_使用tqdm显示Python代码执行进度功能相关推荐

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