Python中怎样实现进度条效果，有哪些方式-群英

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本篇内容介绍了“Python中怎样实现进度条效果，有哪些方式”的有关知识，在实际项目的操作过程或是学习过程中，不少人都会遇到这样的问题，接下来就让小编带大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

有时候在使用Python处理比较耗时操作的时候，为了便于观察处理进度，这时候就需要通过进度条将处理情况进行可视化展示，以便我们能够及时了解情况。这对于第三方库非常丰富的Python来说，想要实现这一功能并不是什么难事。

tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题，可以实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少，支持循环处理、多进程、递归处理、还可以结合linux的命令来查看处理情况，等进度展示。

tqdm在阿拉伯语中的意思是“进展”，是python中一个快速、扩展性强的进度条工具库，能让我们了解代码的运行进度，也能让我们的运行结果看起来显得更加美观而又高大上！！

先来看一下进度条的效果。

示例代码：

from tqdm import tqdm
 
for i in tqdm(range(int(9e7))):
    pass

运行结果：

可以看到，当我们的代码的运行需要较长时间时，进度条可以很好的帮助我们了解整个代码的运行进度。

一、tqdm相关操作

1、迭代对象处理

对于可以迭代的对象都可以使用下面这种方式，来实现可视化进度，非常方便。

示例代码：

import time
from tqdm import tqdm
 
for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)
    pass

运行结果：

2、观察处理的数据

通过tqdm提供的set_description方法可以实时查看每次处理的数据。

示例代码：

import time
from tqdm import tqdm
 
pbar = tqdm(["A", "B", "C", "D", "E", "F"])
for i in pbar:
    time.sleep(1)
    pbar.set_description("Processing %s" % i)

运行结果：

3、pandas中使用tqdm

在pandas中对大量数据进行相关操作或者遍历表格的行列时，我们可以使用tqdm来了解代码运行情况。

示例代码：

import time
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
 
df = pd.DataFrame({
    'Month': [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4],
    'Name': ['张三', '张三', '张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四', '李四', '王五', '王五', '王五', '王五'],
    'Sex': ['男', '男', '女', '女', '女', '男', '男', '男', '男', '女', '女', '女', '女']
})
for i in tqdm(['Month', 'Name', 'Sex']):
    time.sleep(2)
    pass

运行结果：

4、多进程进度条

在使用多进程或者嵌套循环处理任务的时候，我们通过tqdm可以实时查看每一个进程任务的处理情况

示例代码：

import time
from tqdm import tqdm
 
for i in tqdm(range(5), ascii=False, desc="1st process"):
    #  ascii = True 时为##
    for j in tqdm(range(5), ascii=True, desc="2st process"):
        time.sleep(0.1)

运行结果：

5、自定义进度条显示信息

通过update方法可以控制每次进度条更新的进度。

示例代码1：

import time
from tqdm import tqdm
 
#  total参数设置进度条的总长度为100
with tqdm(total=100) as pbar:
    for i in range(100):
        time.sleep(0.1)
        #  每次更新进度条的长度为1
        pbar.update(1)

运行结果：

示例代码2：

import time
from tqdm import tqdm
 
#  total参数设置进度条的总长度为500
with tqdm(total=500) as pbar:
    for i in range(100):
        time.sleep(0.1)
        #  每次更新进度条的长度为3
        pbar.update(3)

运行结果：

除了上述方法之外，我们还能通过另外一种方法来实现操作。

示例代码3：

import time
from tqdm import tqdm
 
#  total参数设置进度条的总长度为100
pbar = tqdm(total=100)
for i in range(100):
    time.sleep(0.1)
    #  每次更新进度条的长度为1
    pbar.update(1)
#  关闭占用的资源
pbar.close()

运行结果：

另外，我们还能通过set_description和set_postfix方法设置进度条显示信息。

示例代码：

import time
from tqdm import trange
from random import random, randint
 
with trange(100) as t:
    for i in t:
        #  设置进度条左边显示的信息
        #  注意：代码中的GEN是可以手动换成其它内容的
        t.set_description("GEN %i" % i)
        #  设置进度条右边显示的信息
        #  注意：此处代码中的gen lr lst是可以手动换成其它内容的
        t.set_postfix(loss=random(), gen=randint(1, 999), lr="h", lst=[1, 2])
        time.sleep(0.1)

运行结果：

令人震惊的是，当我们将进度条显示的信息设置为中文时，竟然不会出现乱码！！！！

示例代码：

import time
from tqdm import trange
from random import random, randint
 
with trange(100) as t:
    for i in t:
        #  设置进度条左边显示的信息
        #  注意：代码中的GEN是可以手动换成其它内容的
        t.set_description("进度 %i" % i)
        #  设置进度条右边显示的信息
        #  注意：此处代码中的gen lr lst是可以手动换成其它内容的
        t.set_postfix(损失=random(), 随机=randint(1, 999), 名字="h", 列表=[1, 2])
        time.sleep(0.1)

运行结果：

6.tqdm(range(n))替换为trange(n)

我们在使用tqdm的时候，可以将tqdm(range(n))替换为trange(n)，让你的代码看起来更加简洁而又高大上！

示例代码：

from tqdm import trange
import time
 
for i in trange(100):
    time.sleep(0.1)
    pass

运行结果：

7.在jupyter notebook中使用进度条tqdm：

示例代码1：

import time
from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(100)):
    print("I'm tqdm!", end=' ')
    time.sleep(0.1)

运行结果：

示例代码2：

import time
from tqdm import tqdm_notebook
 
for i in tqdm_notebook(range(100), desc="demo"):
    time.sleep(0.1)
    print("I'm tqdm_notebook!", end=' ')

运行结果：