用tqdm可视化loop过程

讨论两种loop情况

loop是单纯的for ... in结构

from tqdm import tqdm
from time import sleep
iterator = [1,2,3,4]
for _int in tqdm(iterator):sleep(0.5) # slow down the processing  speedprint(_int)

显示输出如下：

100%|███████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:02<00:00,  1.98it/s]

注意一下，如果在上面代码中加了print(_int)会造成显示的分离，如下所示：

  0%|                                                               | 0/4 [00:00<?, ?it/s]125%|█████████████▊                                         | 1/4 [00:00<00:01,  2.00it/s]250%|███████████████████████████▌                           | 2/4 [00:01<00:01,  2.00it/s]375%|█████████████████████████████████████████▎             | 3/4 [00:01<00:00,  2.00it/s]4
100%|███████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:02<00:00,  1.98it/s]

loop是附带enumerate的for ... in enumerate结构

from tqdm import tqdm
from time import sleep
iterator = [1,2,3,4]
for index, _int in enumerate(tqdm(iterator)):sleep(0.5) # slow down the processing  speedprint(index, _int)

综上，不管是怎样的loop结构，只需要将tqdm添加到iterator前面就好了，这是固定的结构
在下一篇博客中我将介绍使用tqdm可视化multiprocessing批量下载图片过程

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