多处理:使用tqdm显示进度条。
多处理:使用tqdm显示进度条。
提问于 2017-01-29 10:58:46
为了使我的代码更"pythonic“和更快，我使用multiprocessing和一个map函数发送给它：( a)函数和( b)迭代范围。
注入解决方案(即直接在范围tqdm上调用tqdm.tqdm(range(0, 30)))不适用于多处理(如下面的代码所示)。
进度条从0显示到100% ( python读取代码时？)但它并不表示映射函数的实际进展。
如何显示显示“map”函数在哪一步的进度条?
from multiprocessing import Pool
import tqdm
import time
def _foo(my_number):
square = my_number * my_number
time.sleep(1)
return square
if __name__ == '__main__':
p = Pool(2)
r = p.map(_foo, tqdm.tqdm(range(0, 30)))
p.close()
p.join()欢迎任何帮助或建议..。
回答 9
Stack Overflow用户
发布于 2017-07-24 09:25:58
使用imap而不是map，后者返回处理后的值的迭代器。
from multiprocessing import Pool
import tqdm
import time
def _foo(my_number):
square = my_number * my_number
time.sleep(1)
return square
if __name__ == '__main__':
with Pool(2) as p:
r = list(tqdm.tqdm(p.imap(_foo, range(30)), total=30))Stack Overflow用户
发布于 2020-01-25 00:29:38
很抱歉迟到了，但是如果您只需要一个并发映射，我就在tqdm>=4.42.0中添加了这个功能
from tqdm.contrib.concurrent import process_map # or thread_map
import time
def _foo(my_number):
square = my_number * my_number
time.sleep(1)
return square
if __name__ == '__main__':
r = process_map(_foo, range(0, 30), max_workers=2)参考文献：https://tqdm.github.io/docs/contrib.concurrent/和bars.py
它支持max_workers和chunksize，您也可以轻松地从process_map切换到thread_map。
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-26 22:08:51
您可以使用p_tqdm代替。
from p_tqdm import p_map
import time
def _foo(my_number):
square = my_number * my_number
time.sleep(1)
return square
if __name__ == '__main__':
r = p_map(_foo, list(range(0, 30)))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/41920124
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