python 如何使用进度条

Python中使用进度条的常用方法有多种，如使用tqdm库、progressbar库、以及手动实现进度条。推荐使用tqdm库，因为它简单易用、功能强大、易于集成。

tqdm库不仅支持常见的for循环，还支持其他迭代器和生成器。以下是使用tqdm库实现进度条的详细示例：

安装tqdm库：

pip install tqdm

使用tqdm库实现进度条：

from tqdm import tqdm
import time
模拟一个需要进度条的任务
for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)  # 模拟任务处理时间

接下来，我们将详细探讨Python中如何使用进度条，包括tqdm库的更多高级用法，进度条的自定义以及其他实现进度条的方法。

一、使用`tqdm`库实现进度条

tqdm库是一个快速、可扩展的Python进度条工具库。它的核心功能是为迭代器和循环提供进度条显示。

1、基本用法

tqdm可以直接包装在任何可迭代对象上，比如列表、字典、生成器等。下面是几个基本用法示例：

from tqdm import tqdm
import time
使用列表
for i in tqdm([1, 2, 3, 4, 5]):
    time.sleep(1)  # 模拟任务处理时间
使用生成器
for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)
使用字典
for key, value in tqdm({"a": 1, "b": 2, "c": 3}.items()):
    time.sleep(1)

2、自定义进度条

tqdm允许用户自定义进度条的显示方式，包括描述文本、进度条长度、颜色等：

from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100), desc="Processing", ncols=100, unit=" items", colour='blue'):
    time.sleep(0.1)

在这个示例中，desc参数用于设置进度条前的描述文本，ncols设置进度条的宽度，unit设置进度单位，colour设置进度条的颜色。

3、多进程和多线程支持

tqdm库还支持多进程和多线程的进度条显示。在多进程环境中，我们可以使用tqdm的thread_map和process_map函数：

from tqdm.contrib.concurrent import thread_map, process_map
import time
def task(x):
    time.sleep(0.1)
    return x * x
多线程
results = thread_map(task, range(100), max_workers=8)
多进程
results = process_map(task, range(100), max_workers=8)

二、`progressbar`库的使用

除了tqdm库，progressbar库也是一个常用的进度条工具库。它支持更多的自定义选项和更复杂的进度条样式。

1、安装`progressbar`库

pip install progressbar2

2、基本用法

import progressbar
import time
widgets = ['Progress: ', progressbar.Percentage(), ' ', progressbar.Bar('#'), ' ', progressbar.Timer(), ' ', progressbar.ETA()]
bar = progressbar.ProgressBar(widgets=widgets, max_value=100)
for i in range(100):
    time.sleep(0.1)
    bar.update(i+1)

在这个示例中，我们自定义了进度条的样式，包括百分比、计时器、预计完成时间等。

三、手动实现进度条

虽然使用库实现进度条非常方便，但在某些情况下，我们可能需要手动实现进度条，以便完全控制其显示方式。

1、简单的进度条实现

import sys
import time
def print_progress_bar(iteration, total, prefix='', suffix='', decimals=1, length=50, fill='█', print_end="\r"):
    percent = ("{0:." + str(decimals) + "f}").format(100 * (iteration / float(total)))
    filled_length = int(length * iteration // total)
    bar = fill * filled_length + '-' * (length - filled_length)
    print(f'\r{prefix} |{bar}| {percent}% {suffix}', end=print_end)
    if iteration == total:
        print()
total = 100
for i in range(total + 1):
    time.sleep(0.1)
    print_progress_bar(i, total, prefix='Progress:', suffix='Complete', length=50)

在这个示例中，我们定义了一个print_progress_bar函数，该函数接收多个参数用于定制进度条的显示。

2、在实际应用中的使用

手动实现的进度条可以根据具体需求进行定制。以下是一个在文件下载过程中的进度条示例：

import requests
def download_file(url, dest):
    response = requests.get(url, stream=True)
    total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
    block_size = 1024  # 1 Kilobyte
    wrote = 0
    with open(dest, 'wb') as file:
        for data in response.iter_content(block_size):
            wrote = wrote + len(data)
            file.write(data)
            print_progress_bar(wrote, total_size, prefix='Downloading:', suffix='Complete', length=50)
    if total_size != 0 and wrote != total_size:
        print("ERROR, something went wrong")
url = 'https://example.com/largefile.zip'
dest = 'largefile.zip'
download_file(url, dest)

四、其他进度条工具和库

除了tqdm和progressbar库外，Python中还有其他一些进度条工具和库，如alive-progress、click.progressbar等。

1、`alive-progress`库

alive-progress库是一个更加美观和功能丰富的进度条工具库。它支持动画效果、多样化的进度条样式等。

安装alive-progress库：

pip install alive-progress

使用alive-progress库：

from alive_progress import alive_bar
import time
with alive_bar(100) as bar:
    for i in range(100):
        time.sleep(0.1)
        bar()

2、`click.progressbar`库

click是一个用于创建命令行界面的库，其中也包含了进度条工具。

安装click库：

pip install click

使用click.progressbar库：

import click
import time
with click.progressbar(range(100), label='Processing') as bar:
    for i in bar:
        time.sleep(0.1)

五、进度条在实际项目中的应用

在实际项目中，进度条可以应用于多种场景，如数据处理、文件下载、任务执行等。以下是几个实际应用示例：

1、大规模数据处理

在大规模数据处理任务中，使用进度条可以帮助我们实时了解任务的进展情况。例如，在数据清洗过程中，我们可以使用进度条来显示处理进度：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
data = pd.read_csv('large_dataset.csv')
for index, row in tqdm(data.iterrows(), total=data.shape[0]):
    # 数据清洗处理
    pass

2、文件下载

在文件下载任务中，使用进度条可以让用户了解下载进度，提升用户体验。例如：

import requests
from tqdm import tqdm
def download_file(url, dest):
    response = requests.get(url, stream=True)
    total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
    block_size = 1024  # 1 Kilobyte
    with open(dest, 'wb') as file:
        for data in tqdm(response.iter_content(block_size), total=total_size//block_size, unit='KB', unit_scale=True):
            file.write(data)
url = 'https://example.com/largefile.zip'
dest = 'largefile.zip'
download_file(url, dest)

3、任务执行

在需要执行大量任务的场景中，使用进度条可以让我们实时了解任务的执行进度。例如：

from tqdm import tqdm
import time
tasks = ['task1', 'task2', 'task3', 'task4', 'task5']
for task in tqdm(tasks, desc="Executing tasks"):
    time.sleep(2)  # 模拟任务执行时间

六、进度条的高级用法

1、嵌套进度条

在某些复杂任务中，可能需要嵌套进度条来显示多个子任务的进度。例如：

from tqdm import trange, tqdm
import time
for i in trange(3, desc='Outer loop'):
    for j in tqdm(range(5), desc='Inner loop', leave=False):
        time.sleep(0.1)

2、异步任务进度条

在异步任务中使用进度条需要结合异步编程技术。以下是一个使用tqdm库与asyncio结合的示例：

import asyncio
from tqdm.asyncio import tqdm
async def task():
    await asyncio.sleep(0.1)
async def main():
    tasks = [task() for _ in range(100)]
    for f in tqdm(asyncio.as_completed(tasks), total=len(tasks)):
        await f
asyncio.run(main())

3、丰富的进度条样式

tqdm库提供了丰富的进度条样式，可以通过bar_format参数进行自定义。例如：

from tqdm import tqdm
import time
bar_format = "{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}{postfix}]"
for i in tqdm(range(100), bar_format=bar_format):
    time.sleep(0.1)