python运行过程中如何看进度条

Python运行过程中如何看进度条：在Python中查看进度条最常用的方法包括使用tqdm库、progress库、以及自定义进度条。tqdm库、progress库、自定义进度条。其中，tqdm库是最简单且功能强大的方法之一，适用于多种迭代对象，如列表、文件读写和网络请求等。接下来，我们将详细介绍这三种方法，帮助你在Python运行过程中高效地查看进度条。

一、使用tqdm库

tqdm是一个非常流行的Python库，用于显示进度条。它不仅易于使用，而且功能强大，能够与各种迭代器和循环配合使用。

安装`tqdm`

首先，你需要安装tqdm库，可以使用以下命令：

pip install tqdm

使用`tqdm`显示进度条

tqdm库的使用非常简单，只需将任何可迭代对象传递给tqdm函数即可：

from tqdm import tqdm
import time
模拟一个长时间运行的任务
for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

在上面的代码中，tqdm会自动为range(100)生成一个进度条，并在每次迭代时更新。

高级用法

tqdm还提供了一些高级用法，例如在多线程或多进程环境中使用进度条，以及嵌套进度条。

多线程环境

在多线程环境中，可以使用tqdm的thread_map函数：

from tqdm.contrib.concurrent import thread_map
def task(x):
    time.sleep(0.1)
    return x
results = thread_map(task, range(100), max_workers=4)

嵌套进度条

如果你的任务包含嵌套循环，可以使用tqdm的嵌套进度条功能：

from tqdm import trange
for i in trange(4, desc='Outer Loop'):
    for j in trange(100, desc='Inner Loop', leave=False):
        time.sleep(0.01)

自定义进度条

tqdm允许你自定义进度条的外观和行为，例如更改描述文本、格式化进度条等：

for i in tqdm(range(100), desc="Processing", unit="iter", ncols=100):
    time.sleep(0.1)

二、使用progress库

progress库是另一个用于显示进度条的Python库。尽管不如tqdm流行，但它同样功能强大且易于使用。

安装`progress`

首先，你需要安装progress库，可以使用以下命令：

pip install progress

使用`progress`显示进度条

progress库主要通过ProgressBar类来实现进度条：

from progress.bar import Bar
import time
bar = Bar('Processing', max=100)
for i in range(100):
    time.sleep(0.1)
    bar.next()
bar.finish()

在上面的代码中，ProgressBar会为range(100)生成一个进度条，并在每次迭代时更新。

高级用法

progress库还提供了一些高级用法，例如自定义进度条样式、在多线程环境中使用进度条等。

自定义进度条样式

你可以通过继承ProgressBar类来自定义进度条的外观：

from progress.bar import Bar
class CustomBar(Bar):
    suffix = '%(percent)d%% - %(eta)ds'
    fill = '#'
    empty_fill = '-'
    bar_prefix = '|'
    bar_suffix = '|'
bar = CustomBar('Processing', max=100)
for i in range(100):
    time.sleep(0.1)
    bar.next()
bar.finish()

三、自定义进度条

如果你不想使用第三方库，可以自己编写一个简单的进度条。虽然这种方法不如tqdm和progress灵活，但它足够简单且易于理解。

编写自定义进度条

你可以使用Python的内置函数print和一些字符串操作来实现一个简单的进度条：

import sys
import time
def progress_bar(current, total, bar_length=50):
    progress = current / total
    block = int(bar_length * progress)
    text = "\rProgress: [{}] {:.2f}%".format(
        "#" * block + "-" * (bar_length - block), progress * 100)
    sys.stdout.write(text)
    sys.stdout.flush()
total = 100
for i in range(total):
    time.sleep(0.1)
    progress_bar(i + 1, total)

在上面的代码中，progress_bar函数会根据当前进度和总进度生成一个进度条，并在每次迭代时更新。

高级用法

尽管自定义进度条不如tqdm和progress灵活，但你仍然可以通过一些简单的修改来实现更多功能，例如显示剩余时间、支持多线程等。

显示剩余时间

你可以通过记录开始时间并计算剩余时间来改进进度条：

import sys
import time
def progress_bar(current, total, start_time, bar_length=50):
    progress = current / total
    elapsed_time = time.time() - start_time
    remaining_time = elapsed_time * (total - current) / current if current else 0
    block = int(bar_length * progress)
    text = "\rProgress: [{}] {:.2f}% | Elapsed: {:.2f}s | Remaining: {:.2f}s".format(
        "#" * block + "-" * (bar_length - block), progress * 100, elapsed_time, remaining_time)
    sys.stdout.write(text)
    sys.stdout.flush()
total = 100
start_time = time.time()
for i in range(total):
    time.sleep(0.1)
    progress_bar(i + 1, total, start_time)

支持多线程

要在多线程环境中使用自定义进度条，你可以使用线程锁来确保线程安全：

import sys
import time
import threading
lock = threading.Lock()
def progress_bar(current, total, bar_length=50):
    with lock:
        progress = current / total
        block = int(bar_length * progress)
        text = "\rProgress: [{}] {:.2f}%".format(
            "#" * block + "-" * (bar_length - block), progress * 100)
        sys.stdout.write(text)
        sys.stdout.flush()
def worker(total, index):
    for i in range(total):
        time.sleep(0.1)
        progress_bar(index * total + i + 1, total * num_threads)
num_threads = 4
total = 100
threads = []
for i in range(num_threads):
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(total, i))
    threads.append(thread)
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()