tqdm官网地址:https://pypi.org/project/tqdm/
Github地址:https://github.com/tqdm/tqdm
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
pip install tqdm
class tqdm(object):
"""
Decorate an iterable object, returning an iterator which acts exactly
like the original iterable, but prints a dynamically updating
progressbar every time a value is requested.
"""
def __init__(self, iterable=None, desc=None, total=None, leave=False,
file=sys.stderr, ncols=None, mininterval=0.1,
maxinterval=10.0, miniters=None, ascii=None,
disable=False, unit='it', unit_scale=False,
dynamic_ncols=False, smoothing=0.3, nested=False,
bar_format=None, initial=0, gui=False):
下面是实例展示
import time
from tqdm import tqdm
# 发呆0.5s
def action():
time.sleep(0.5)
with tqdm(total=100000, desc='Example', leave=True, ncols=100, unit='B', unit_scale=True) as pbar:
for i in range(10):
# 发呆0.5秒
action()
# 更新发呆进度
pbar.update(10000)
Example: 100%|███████████████████████████████████████████████████| 100k/100k [00:05<00:00, 19.6kB/s]
示例一 简单的demo:
# !/user/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
from tqdm import tqdm,trange
#from tqdm._tqdm import trange
for i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.01)
输出结果如下:
100%|██████████| 100/100 [00:01<00:00, 93.09it/s]
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)
100%|██████████| 100/100 [00:01<00:00, 93.09it/s]
带参数
from tqdm import tqdm
import time
d = {'loss':0.2,'learn':0.8}
#desc设置名称,ncols设置进度条长度.postfix以字典形式传入详细信息
for i in tqdm(range(50),desc='进行中',ncols=10,postfix=d):
time.sleep(0.1)
输出结果如下
进行中: 100%|█| 50/50 [00:05<00:00, 9.93it/s, learn=0.8, loss=0.2]
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:
Now get s: 100%|██████████| 7/7 [00:00<00:00, 7040.80it/s]
传入任意list
pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:
pbar.set_description("Processing %s" % char)
输出结果如下:
Processing d: 100%|██████████| 4/4 [00:00<00:00, 4013.69it/s]
手动控制更新
with tqdm(total=200) as pbar:
pbar.set_description('Processing:')
# total表示总的项目, 循环的次数20*10(每次更新数目) = 200(total)
for i in range(20):
# 进行动作, 这里是过0.1s
time.sleep(0.1)
# 进行进度更新, 这里设置10个
pbar.update(10)
Processing:: 100%|██████████| 200/200 [00:02<00:00, 91.94it/s]
# 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:
my bar!: 100%|██████████| 6/6 [00:00<00:00, 6.09it/s]
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]
参考: https://blog.csdn.net/qq_33472765/article/details/82940843 https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/54798823?locationnum=8&fps=1 https://blog.csdn.net/feiyang5260/article/details/100050539 https://zhuanlan.zhihu.com/p/163613814