文章来源于python遇见NLP,作者自然语言er

from tqdm import tqdm
from time import sleeptext = ""
for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):sleep(0.25)text = text + charprint(text)
# 输出
100%|██████████| 4/4 [00:01<00:00,  3.93it/s]
abcd

如上例所示,tqdm()里面传入一个可迭代对象(这里是列表),它将返回一个与原始可迭代对象完全相同的迭代器,在它每次请求一个值时都打印一个动态更新的进度条。

from tqdm import trange
from time import sleep
from tqdm import tqdmfor i in trange(100):sleep(0.01)for i in tqdm(range(100)):sleep(0.01)
# 输出
100%|██████████| 100/100 [00:01<00:00, 83.34it/s]
100%|██████████| 100/100 [00:01<00:00, 83.34it/s]

trange(i)是tqdm(range(i))的特殊优化实例,从输出可以看出,它们的效果是等同的。

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

Github地址:https://github.com/tqdm/tqdm

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