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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