Python的Tqdm模块——进度条配置

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tqdm官网地址:

https://pypi.org/project/tqdm/

Github地址:

https://github.com/tqdm/tqdm

简介


Tqdm 是一个快速,

可扩展的Python进度条

,可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息,用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。

总之,它是用来显示进度条的,很漂亮,使用很直观(在循环体里边加个tqdm),而且基本不影响原程序效率。名副其实的“太强太美”了!这样在写运行时间很长的程序时,是该多么舒服啊!

给一张GIF图看一下实际效果

安装

pip install tqdm

使用


示例一

简单的demo:

# !/user/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-


import time
from tqdm import tqdm
from tqdm._tqdm import trange

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.01)

输出结果如下:

关于tqdm对于range的封装

import time
from tqdm import tqdm
from tqdm._tqdm import trange

for j in trange(100):
    time.sleep(0.1)

输出结果如下(同上)


示例二:

对于任意list的使用

alist = list('letters')
bar = tqdm(alist)
for letter in bar:
    bar.set_description(f"Now get {letter}")

输出结果如下:

传入任意list

    pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
    for char in pbar:
        pbar.set_description("Processing %s" % char)

手动控制更新

with tqdm(total=100) as pbar:
    for i in range(10):
        pbar.update(10)


# 也可以这样
pbar = tqdm(total=100)
for i in range(10):
    pbar.update(10)
pbar.close()


示例三:

结合pandas的使用

import  pandas as pd
import numpy as  np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10000000, 6)))
tqdm.pandas(desc="my bar!")
df.progress_apply(lambda x: x**2)

输出结果如下:


示例四

在Shell的tqdm用法

$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | wc -l
857365 

real    0m3.458s
user    0m0.274s
sys     0m3.325s 

$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | tqdm | wc -l
857366it [00:03, 246471.31it/s]
857365
 
real    0m3.585s
user    0m0.862s
sys     0m3.358s

使用的参数:

$ find . -name '*.py' -exec cat \{} \; |
    tqdm --unit loc --unit_scale --total 857366 >> /dev/null
100%|███████████████████████████████████| 857K/857K [00:04<00:00, 246Kloc/s]

备份一个目录:

$ 7z a -bd -r backup.7z docs/ | grep Compressing |
    tqdm --total $(find docs/ -type f | wc -l) --unit files >> backup.log
100%|███████████████████████████████▉| 8014/8014 [01:37<00:00, 82.29files/s]

本文参考:

https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/54798823?locationnum=8&fps=1



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