给 Python 添加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例!
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了给 Python 添加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
给 Python 添加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例!
假设我们有一个循环:
for i in range(100):
do_something() # 这里做某些事
假设 do_something()
很慢,且运行时间不稳定,当我们运行时,我们并不知道运行到哪里了。
我们引入一个进度条。
from tqdm import trange
for i in trange(100):
do_something()
输出
5%|██▌ | 5/100 [00:05<01:35, 1.01s/it]
如上,我们就可用实时查看进度。
安装
这个库并不是 python 自带的库,使用 pip
安装就可。
pip install tqdm
来看看我的实验环境。
❯ python --version
Python 3.7.0
>>> tqdm.__version__
\'4.59.0\'
入门实例
说实在的,官方文档写得并不是很好。
对于 range()
,我们把其改为 tqdm
中的 trange()
就可以。
其实, trange(5)
相当于 tqdm(range(5))
。
所以不难看出,用 tqdm 包裹 tqdm(可迭代的对象)
就可以自动为我们建立进度条。
>>> a = [\'a\', \'b\', \'c\'] * 10000
>>> from tqdm import tqdm
>>> for i in tqdm(a):
... pass
...
100%|███████████| 30000/30000 [00:00<?, ?it/s]
>>>
使用 for i in tqdm(a)
和 for i in a
逻辑上没有区别,但是前者让控制台多出了一个进度条。
自定义进度条
其实,我们还可用「手把手地」操作进度条。尤其是当我们的进度并不是单纯的依靠可迭代变量时。
假设我们有个任务如下。
import random
import time
class Task:
def __init__(self) -> None:
self.jobs = int(1e3)
@property
def job_done(self) -> bool:
return self.jobs <= 0
def do_job(self) -> int:
time.sleep(1)
job_minus = random.randint(1, 50)
self.jobs = max(0, self.jobs - job_minus)
return job_minus
我们总共有 1e3 = 1000
个任务要做,但是这些任务并不是每次做一个,而是每次可能做 [1, 50)
个中的任意数量的工作。
所以我们不可以单纯让 do_job
运行 1000 次,因为每次 do_job
的效率不同。
这时我们定制我们的进度条。
from tqdm import tqdm
task: Task = Task()
info = { \'efficiency\': None }
with tqdm(
total=task.jobs, desc=\'Doing jobs\'
) as t:
while not task.job_done:
job_minus = task.do_job()
info[\'efficiency\'] = job_minus
t.update(job_minus)
t.set_postfix(info)
如上,我们声明了一个 tqdm
对象:
- 这个对象的计数总量是我们的总工作量
total=task.jobs
- 进度条的前缀是
\'Doing jobs\'
- 每一次刷新进度,我们进度条的增量是
t.update(job_minus)
- 我们进度条后缀输出信息
info[\'efficiency\'] = job_minus
来看看效果。
❯ python .\\example.py
Doing jobs: 9%|██▏ | 94/1000 [00:03<00:28, 31.73it/s, efficiency=30]
动图如下。
总结
通过实例探讨了 tqdm
进度条的使用。
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以上是关于给 Python 添加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例!的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章