介绍 pip install tqdm 得到tqdm import tqdm
import 时间
for 小姐:tqdm拷贝(范围(100)):
,,,time . sleep (0.1)
,,,通过 得到tqdm import tqdm
import 时间
,
for 小姐:tqdm拷贝(范围(50)):
,,,time . sleep (0.1)
,,,通过 得到tqdm import tqdm
import 时间
d =,{& # 39;损失# 39;:0.2 & # 39;学习# 39;:0.8}
for 小姐:tqdm拷贝(范围(50),desc=& # 39;进行中& # 39;,ncols=10,后缀=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)
,,,通过 得到tqdm import tqdm
import 时间
时间=pbar tqdm ([“a",“b",“c",“d"])
for c pbar拷贝:
,,,time . sleep (1)
,,,pbar.set_description (“Processing % s" % c) 得到tqdm import trange
import 时间
for 小姐:trange拷贝(100):
,,,time . sleep (0.1)
,,,通过 得到tqdm import tqdm
import 时间
#总参数设置进度条的总长度
with tqdm(总=100),as 酒吧:,#,总表示预期的迭代次数
,,,for 小姐:范围(100):拷贝,#,同总值上
,,,,,,,time . sleep (0.1)
,,,,,,,bar.update(1),, #每次更新进度条的长度
本篇内容介绍了“Python进度条tqdm的使用方法”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领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!
前言
有时候在使用Python <强> 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 <强> 来说,想要实现这一功能并不是什么难事。
<强> tqdm 强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 <强> 强资源非常少,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<强> tqdm 强的进度条效果:
tqdm安装:
1。用tqdm子模块
对于可以<强>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
<强>带参数
<强>观察处理的数据
通过<强> tqdm 强提供的<代码> set_description 方法可以实时查看每次处理的数据
2。用trange子模块,效果和用tqdm子模块一样
代码如下:
3。手动设置处理进度
