1.7 万 Star!一个简单实用的 Python 进度条库

【导读】:有的 Python 程序较大,执行须要花费较长的时间,有的用户在“盲目”地等待运行结果,但又不能明确知道程序进展到什么程度的时候,颇有可能因心情急躁而终止程序。python

本文介绍的这个有着 1.7 万 Star 的开源库,就能解决这个烦恼。git

https://github.com/tqdm/tqdmgithub

一、Tqdm 简介

使用 Python Tqdm 进度条库,可让 python 程序执行进度可视化。算法

示例

在阿拉姆语(Aramaic)、希伯来语(Hebrew)、和阿拉伯语(Arabic)中,闪米特语(Semitic)词根 q-d-m一般与 前进取得进步的意思挂钩。例如,阿拉伯语单词 taqaddum (تقدّم) 的意思是“进步”。进步是重要的,就像每一部使人愉悦的电影都会向你传达一个哲理——旅途和目的地同样重要。

大多数程序都有一个明确目标,那就是程序运行的最终(结束)状态,成功仍是失败!可是每每有时候程序的运行可能须要很长时间。尽管计算机没有情感,不在意程序执行时间的长短,但是人们是在意的。网络

随着时间推移,程序运行人员或用户的疑问会不断蔓延(程序崩溃了吗?磁盘跳动了吗?操做系统是否将全部计算资源分配给了其余任务?)当程序运行过程当中长时间没有任何的进展迹象时,程序运行人员可能会疑虑、烦躁,不肯意继续等待下去。而本文讲的 tqdm 库便有助于明确显示程序的执行进度。dom

二、使用方法

tqdm 库模块能够在命令控制台一块儿使用,可是也支持我最喜欢的开发环境之一的 Jupyter notebook。若是想在 Jupyter notebook 中使用 tqdm,notebook 模块与 tqdm 接口兼容,须要导入 notebook 子模块并安装ipywidgeturl

这就意味着你能够在导入 tqdm 库操做以前作一下条件判断,这个判断方法是检查_main_模块中是否有get_ipython全局变量。虽然上面这个判断导库方法是一个启发式的,但它是一个至关准确的方法:spa

import sys
if hasattr(sys.modules["__main__"],"get_ipython"):
    from tqdm import notebook as tqdm
else:
    import tqdm

举个最简单的状况来助于理解一下,某程序须要执行必定数量的迭代(迭代次数预先可知),可是这些迭代中的每一次迭代花费大约相同的时间。例如,一个能够计算任意数字平方根的算法,算法是从1开始,而后计算一个进度估计。操作系统

def improve_guess(rt, n):
    return (rt + n/rt) / 2

对以上代码的少量改进可让你更容易理解:3d

guess = 1
target = 2
for i in tqdm.trange(10):
    guess = improve_guess(guess, target)

精确到小数点后十位:

round(2 - guess*guess, 10)
0.0

再举一个稍微复杂的tqdm例子,当处理的元素数量已知且计算每一个元素的时间类似。例如,计算一些随机数字的伺机:

import random
numbers = [random.uniform(0, 2.8) for i in range(100)]
numbers[:5]
[2.6575636572230916,
0.1286674965830302,
1.0634250104041332,
1.1760969844376505,
0.45192978568125486]

数值元素有了,接下来使用tqdm显示进度条,使用tqdm最简单的方法是封装Python中可迭代的对象。

result = 1
for num in tqdm.tqdm(numbers):
    result *= num
result
2.4081854901728303

可是,不是全部的事情都是可预测的,其中不可预测的事情之一是网络速度。下载大文件时,衡量进度的惟一的方法是显示已经下载了多少文件:

url = "https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz"
import httpx
with httpx.stream("GET", url) as response:
    total = int(response.headers["Content-Length"])
    with tqdm.tqdm(total=total) as progress:
        for chunk in response.iter_bytes():
            progress.update(len(chunk))

有时,“嵌套”进度条是有意义的。例如,若是正在下载一个目录,则须要一个跟踪文件的进度条和每一个文件的进度条。
下面是一个示例(但没有实际下载目录):

files = [f"vid-{i}.mp4" for i in range(4)]
for fname in tqdm.tqdm(files, desc="files"):
    total = random.randrange(10**9, 2 * 10**9)
    with tqdm.tqdm(total=total, desc=fname) as progress:
        current = 0
        while current < total:
            chunk_size = min(random.randrange(10**3, 10**5), total - current)
            current += chunk_size
            if random.uniform(0, 1) < 0.01:
                time.sleep(0.1)
            progress.update(chunk_size)

所以,若是你的程序须要一段时间才能显示最终结果,为了不用户感到沮丧:显示它的进度状况!

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