假设咱们有一个循环:python
for i in range(100): do_something() # 这里作某些事
假设 do_something()
很慢,且运行时间不稳定,当咱们运行时,咱们并不知道运行到哪里了。git
咱们引入一个进度条。github
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,咱们就可用实时查看进度。bash
这个库并非 python 自带的库,使用 pip
安装就可。微信
pip install tqdm
来看看个人实验环境。dom
❯ python --version Python 3.7.0 >>> tqdm.__version__ '4.59.0'
说实在的,官方文档写得并非很好。post
对于 range()
,咱们把其改成 tqdm
中的 trange()
就能够。spa
其实, trange(5)
至关于 tqdm(range(5))
。code
因此不难看出,用 tqdm 包裹 tqdm(可迭代的对象)
就能够自动为咱们创建进度条。对象
>>> 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,可是前者让控制台多出了一个进度条。
其实,咱们还可用「手把手地」操做进度条。尤为是当咱们的进度并非单纯的依靠可迭代变量时。
假设咱们有个任务以下。
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
咱们总共有 1e3 = 1000
个任务要作,可是这些任务并非每次作一个,而是每次可能作 [1, 50)
个中的任意数量的工做。
因此咱们不能够单纯让 do_job
运行 1000 次,由于每次 do_job
的效率不一样。
这时咱们定制咱们的进度条。
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,咱们声明了一个 tqdm
对象:
total=task.jobs
'Doing jobs'
t.update(job_minus)
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]
动图以下。
经过实例探讨了 tqdm
进度条的使用。
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