Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。

总之，它是用来显示进度条的，很漂亮，使用很直观（在循环体里边加个tqdm），而且基本不影响原程序效率。名副其实的“太强太美”了！这样在写运行时间很长的程序时，是该多么舒服啊！

tqdm官网地址：https://pypi.org/project/tqdm/

Github地址：https://github.com/tqdm/tqdm

安装

anaconda 是自动集成的
如果导入不存在，直接pip

pip install tqmd

参数

#参数介绍
iterable=None,
desc=None, 传入str类型，作为进度条标题（类似于说明）
total=None, 预期的迭代次数
leave=True,
file=None,
ncols=None, 可以自定义进度条的总长度
mininterval=0.1, 最小的更新间隔
maxinterval=10.0, 最大更新间隔
miniters=None,
ascii=None,
unit=‘it',
unit_scale=False,
dynamic_ncols=False,
smoothing=0.3,
bar_format=None,
initial=0,
position=None,
postfix 以字典形式传入 详细信息 例如 速度= 10，

示例

对于任意list的使用

alist = list('letters')
bar = tqdm(alist)
for letter in bar:
  bar.set_description(f"Now get {letter}")

输出结果如下：

传入任意list

 pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
  for char in pbar:
    pbar.set_description("Processing %s" % char)

手动控制更新

with tqdm(total=100) as pbar:
  for i in range(10):
    pbar.update(10)


# 也可以这样
pbar = tqdm(total=100)
for i in range(10):
  pbar.update(10)
pbar.close()

示例：

结合pandas的使用

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10000000, 6)))
tqdm.pandas(desc="my bar！")
df.progress_apply(lambda x: x**2)

 输出结果如下：

 示例

在Shell的tqdm用法

$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | wc -l
857365 

real  0m3.458s
user  0m0.274s
sys   0m3.325s 

$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | tqdm | wc -l
857366it [00:03, 246471.31it/s]
857365

real  0m3.585s
user  0m0.862s
sys   0m3.358s

使用的参数：

$ find . -name '*.py' -exec cat \{} \; |
  tqdm --unit loc --unit_scale --total 857366 >> /dev/null
100%|███████████████████████████████████| 857K/857K [00:04<00:00, 246Kloc/s]

备份一个目录：

$ 7z a -bd -r backup.7z docs/ | grep Compressing |
  tqdm --total $(find docs/ -type f | wc -l) --unit files >> backup.log
100%|███████████████████████████████▉| 8014/8014 [01:37<00:00, 82.29files/s]

到此这篇关于python进度条显示-tqmd模块的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关python -tqmd模块内容请搜索python博客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python博客！