给 Python 添加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例！

给 Python 添加进度条 | 给小白的 tqdm 精炼实例！

假设我们有一个循环：

for i in range(100):
    do_something()  # 这里做某些事

假设 do_something() 很慢，且运行时间不稳定，当我们运行时，我们并不知道运行到哪里了。

我们引入一个进度条。

from tqdm import trange
for i in trange(100):
    do_something()

输出
  5%|██▌                                                 | 5/100 [00:05<01:35,  1.01s/it]

如上，我们就可用实时查看进度。

安装

这个库并不是 python 自带的库，使用 pip 安装就可。

pip install tqdm

来看看我的实验环境。

❯ python --version
Python 3.7.0

>>> tqdm.__version__
'4.59.0'

入门实例

说实在的，官方文档写得并不是很好。

对于 range() ，我们把其改为 tqdm 中的 trange() 就可以。

其实， trange(5) 相当于 tqdm(range(5)) 。

所以不难看出，用 tqdm 包裹 tqdm(可迭代的对象) 就可以自动为我们建立进度条。

>>> a = ['a', 'b', 'c'] * 10000
>>> from tqdm import tqdm
>>> for i in tqdm(a):
...     pass
...
100%|███████████| 30000/30000 [00:00<?, ?it/s]
>>>

使用 for i in tqdm(a) 和 for i in a 逻辑上没有区别，但是前者让控制台多出了一个进度条。

自定义进度条

其实，我们还可用「手把手地」操作进度条。尤其是当我们的进度并不是单纯的依靠可迭代变量时。

假设我们有个任务如下。

import random
import time

class Task:
    def __init__(self) -> None:
        self.jobs = int(1e3)

    @property
    def job_done(self) -> bool:
        return self.jobs <= 0

    def do_job(self) -> int:
        time.sleep(1)
        job_minus = random.randint(1, 50)
        self.jobs = max(0, self.jobs - job_minus)
        return job_minus

我们总共有 1e3 = 1000 个任务要做，但是这些任务并不是每次做一个，而是每次可能做 [1, 50) 个中的任意数量的工作。

所以我们不可以单纯让 do_job 运行 1000 次，因为每次 do_job 的效率不同。

这时我们定制我们的进度条。

from tqdm import tqdm

task: Task = Task()

info = { 'efficiency': None }

with tqdm(
    total=task.jobs, desc='Doing jobs'
) as t:

    while not task.job_done:

        job_minus = task.do_job()

        info['efficiency'] = job_minus
        t.update(job_minus)
        t.set_postfix(info)

如上，我们声明了一个 tqdm 对象：

• 这个对象的计数总量是我们的总工作量 total=task.jobs
• 进度条的前缀是 'Doing jobs'
• 每一次刷新进度，我们进度条的增量是 t.update(job_minus)
• 我们进度条后缀输出信息 info['efficiency'] = job_minus

来看看效果。

❯ python .\example.py
Doing jobs:   9%|██▏                    | 94/1000 [00:03<00:28, 31.73it/s, efficiency=30]

动图如下。

总结

通过实例探讨了 tqdm 进度条的使用。

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