给 Python 增加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例！
假如咱们有一个循环：
for i in range(100): do_something() # 这里做某些事假如 do_something() 很慢，且运行工夫不稳固，当咱们运行时，咱们并不知道运行到哪里了。
咱们引入一个进度条。
from tqdm import trangefor i in trange(100): do_something()输入 5%|██▌ | 5/100 [00:05<01:35, 1.01s/it]如上，咱们就可用实时查看进度。
装置
这个库并不是 python 自带的库，应用 pip 装置就可。
pip install tqdm来看看我的试验环境。
❯ python --versionPython 3.7.0>>> tqdm.__version__'4.59.0'入门实例
说切实的，官网文档写得并不是很好。
对于 range() ，咱们把其改为 tqdm 中的 trange() 就能够。
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) 就能够主动为咱们建设进度条。
>>> a = ['a', 'b', 'c'] * 10000>>> from tqdm import tqdm>>> for i in tqdm(a):... pass...100%|███████████| 30000/30000 [00:00<?, ?it/s]>>>应用 for i in tqdm(a) 和 for i in a 逻辑上没有区别，然而前者让控制台多出了一个进度条。
自定义进度条
其实，咱们还可用「手把手地」操作进度条。尤其是当咱们的进度并不是单纯的依附可迭代变量时。
假如咱们有个工作如下。
import randomimport timeclass 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 个工作要做，然而这些工作并不是每次做一个，而是每次可能做 [1, 50) 个中的任意数量的工作。
所以咱们不能够单纯让 do_job 运行 1000 次，因为每次 do_job 的效率不同。
这时咱们定制咱们的进度条。
from tqdm import tqdmtask: 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，咱们申明了一个 tqdm 对象：
- 这个对象的计数总量是咱们的总工作量
total=task.jobs - 进度条的前缀是
'Doing jobs' - 每一次刷新进度，咱们进度条的增量是
t.update(job_minus) - 咱们进度条后缀输入信息
info['efficiency'] = job_minus
来看看成果。
❯ python .\example.pyDoing 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 进度条的应用。
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