python 函数进度条怎么_刷新你对进度条的认识,用python写出不一样的进度条
1 简介
在日常工作中,我们运行程序经常会用到「循环迭代」,假如这个执行时间很短,那倒也无所谓。但是有一些过程耗时蛮长的,给其加上「进度条」(progress bar),可以帮我们监控代码执行进度,以及过程出现异常的情况,非常实用。这里为大家介绍Python中非常实用又风格迥异的两个进度条相关库——tqdm与alive-progress的主要用法。
2 tqdm常用方法
tqdm是Python中所有进度条相关库中最出名的,既然是最出名的,自然有它独到之处。
tqdm不仅可以生成基础的可在终端中显示的进度条,还可以配合jupyter notebook和jupyter lab生成更加美观的网页「交互」部件形式的进度条,更是和pandas强强联手,为pandas中的一些操作提供专有的进度条功能。
下面我们来对tqdm的主要功能进行介绍。
2.1 基础用法
因为是第三方库,首先需要利用pip install tqdm或 conda install -c conda-forge tqdm对其进行安装,安装完成后先来看看它最基本的用法:
利用tqdm.tqdm,将for循环过程中进行迭代的对象简单包裹,就实现了为循环过程添加进度条以及打印执行速度、已运行时间与预估剩余运行时间等实用信息的功能,同样也可用于「列表推导」:
而针对迭代对象是range()的情况,tqdm还提供了简化版的trange()来代替tqdm(range()):
其附带的参数desc还可以帮助我们设置进度条的说明文字:
而如果想要在迭代过程中变更说明文字,还可以预先实例化进度条对象,在需要刷新说明文字的时候执行相应的程序:
但当迭代的对象长度一开始未知时,譬如对pandas中的DataFrame.itertuples()进行迭代,我们就只能对其执行速度等信息进行估计,但无法看到进度条递增情况,因为tqdm不清楚迭代的终点如何:
2.2 配合jupyter notebook/jupyter lab的美观进度条
tqdm对jupyter notebook和jupyter lab有着特殊的支持,且使用方法非常简单,只需要将原有的from tqdm import XXX的相应功能导入格式修改为from tqdm.notebook import XXX就可以了,以trange为例:
2.3 配合pandas中的apply
tqdm对pandas中的apply()过程提供了特殊的支持,因为pandas中的apply()本质上就是串行循环运算,你可以将pandas中的任何apply操作替换为progress_apply,并且记住每个单独的progress_apply前要先执行tqdm.pandas(),就像下面的例子一样:
3 alive-progress常用方法
虽然与tqdm一样都是为了给循环过程加上进度条而诞生的库,但alive-progress相比tqdm增加了更多花样繁多的动态效果,我们通过调用其专门提供的showtime()函数可以查看所有可用的动态进度条样式:
同样类似地可以查看所有进度条样式:
使用起来也是非常简单,但与tqdm用法区别很大,需要配合with关键词,譬如下面我们使用到alive_progress中的alive_bar来生成动态进度条:
通过修改bar参数来改变进度条的样式:
比较遗憾的是目前的alive-progress只能在终端中运行,还没有为jupyter开发更美观的交互式部件,但你可以在譬如网络爬虫等任务中使用它,效果也是很不错的。然后想学习python的同学可以看一下教程。
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