您当前的位置：首页 > IT编程 > python
\| C语言 \| Java \| VB \| VC \| python \| Android \| TensorFlow \| C++ \| oracle \| 学术与代码 \| cnn卷积神经网络 \| gnn \| 图像修复 \| Keras \| 数据集 \| Neo4j \| 自然语言处理 \| 深度学习 \| 医学CAD \| 医学影像 \| 超参数 \| pointnet \| pytorch \|

自学教程：Python进度条tqdm的用法详解

51自学网 2021-10-30 22:24:43

python

这篇教程Python进度条tqdm的用法详解写得很实用，希望能帮到您。

前言

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windows、Linux、mac等系统，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。

大家先看看tqdm的进度条效果：

在这里插入图片描述

tqdm安装：

pip install tqdm

1. 用tqdm子模块

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

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

在这里插入图片描述

from tqdm import tqdmimport time for i in tqdm(range(50)):    time.sleep(0.1)    pass

在这里插入图片描述

带参数

from tqdm import tqdmimport timed = {'loss':0.2,'learn':0.8}for i in tqdm(range(50),desc='进行中',ncols=10,postfix=d): #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    time.sleep(0.1)    pass

在这里插入图片描述

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

from tqdm import tqdmimport timepbar = tqdm(["a","b","c","d"])for c in pbar:    time.sleep(1)    pbar.set_description("Processing %s"%c)

在这里插入图片描述

2. 用trange子模块，效果和用tqdm子模块一样

代码如下：

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

在这里插入图片描述

3. 手动设置处理进度

from tqdm import tqdmimport time#total参数设置进度条的总长度with tqdm(total=100) as bar: # total表示预期的迭代次数    for i in range(100): # 同上total值        time.sleep(0.1)        bar.update(1)  #每次更新进度条的长度

在这里插入图片描述

参考：link link

到此这篇关于Python进度条tqdm的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python进度条tqdm内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！

一文教你用python编写Dijkstra算法进行机器人路径规划
python计算数字或者数组的阶乘的实现