Python中tqdm的使用和例子

目录1. tqdm的介绍1.1 tqdm导入2. tqdm.tqdm()对可迭代对象进行封装2.1 语法2.2 例子2.3 带有参数的tqdm.tqdm()2.3.1 例子12.3.2 例子23. 自定义进度条显示信息3.1 例子13.2 例子23.3 两种方法传参注意事项4. tqdm内置生成可迭代对象方法 —— trange()5. 自定义方法更新进度参考总结
1. tqdm的介绍 有时候在使用Python处理比较耗时操作的时候，为了便于观察处理进度，这时候就需要通过进度条将处理情况进行可视化展示，以便我们能够及时了解情况。
tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题，可以实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少，支持windows、Linux、mac等系统，支持①循环处理、②多进程、③递归处理、还可以结合Linux的命令来查看处理情况，等进度展示。

1.1 tqdm导入

# 方法1
import tqdm

# 方法2
from tqdm import tqdm

建议使用方法1，因为方法1导入的是一个lib，而方法2导入的是tqdm.tqdm方法
使用方法2导入就没办法使用tqdm.trange()等方法了

# 方法1
for i in tqdm.tqdm(可迭代对象):
	pass

# 方法2
for idx, i in enumerate(tqdm.tqdm(可迭代对象)):
	pass

import tqdm
import time

# 定义一个可迭代对象
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 正常的遍历（没有进度条）
for idx, element in enumerate(a):
    print(f"No.{idx}: {element}")
    
# 使用tqdm对可迭代对象进行包装，实现进度条可视化
for idx, element in enumerate(tqdm.tqdm(a)):
    time.sleep(0.5)
    print(f"No.{idx}: {element}")

@staticmethod
def format_meter(n, total, elapsed, ncols=None, prefix='', ascii=False, unit='it',
                 unit_scale=False, rate=None, bar_format=None, postfix=None,
                 unit_divisor=1000, initial=0, colour=None, **extra_kwargs):

import tqdm
import time
d = {'loss':0.2,'learn':0.8}

"""
    desc设置名称
    ncols设置进度条长度 -> 建议设置在100以内
    postfix以字典形式传入详细信息
"""
for i in tqdm.tqdm(range(50),desc='名称',ncols=100,postfix=d):
    time.sleep(0.1)
    pass

其中xxxit/s表示每秒迭代的次数

import tqdm
import time

iter_object = range(10, 21)
pbar = tqdm.tqdm(iter_object, 
                 total=len(iter_object),
                 leave=True, 
                 ncols=100, 
                 unit="个", 
                 unit_scale=False, 
                 colour="red")

for idx, element in enumerate(pbar):
    time.sleep(0.5)
    pbar.set_description(f"No.{idx}")
    pbar.set_postfix({"正在处理的元素为": element})

import tqdm
import time


# 在使用set_description时一般会创建一个tqdm.tqdm()对象
pbar = tqdm.tqdm(["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"])

for idx, element in enumerate(pbar):
    time.sleep(1)
    pbar.set_description(f"No.{idx}: {element}")

import tqdm
import time
import random

epochs = 150

# 在使用set_description()和set_postfix()时一般会创建一个tqdm.tqdm()对象
pbar = tqdm.tqdm(range(epochs), ncols=100)  # ncols设置进度条显示的字符长度，小了就显示不全了

for idx, element in enumerate(pbar):
    time.sleep(0.01)
    pbar.set_description(f"Epoch {idx}/{epochs}")
    pbar.set_postfix({"class": element}, loss=random.random(), cost_time = random.randrange(0, 100))

import tqdm
import time

pbar = tqdm.trange(300, 400, 1)

for idx, element in enumerate(pbar):
    time.sleep(0.01)
    pbar.set_description(f"No.{idx} -> {element}")

import tqdm
import time

with tqdm.tqdm(total=10) as bar:  # total为进度条总的迭代次数
    # 操作1
    time.sleep(1)
    # 更新进度条
    bar.update(1)  # bar.update()里面的数表示更新的次数，和optimizer.step方法类似
    
    # 操作2
    time.sleep(2)
    # 更新进度条
    bar.update(3)
    
    # 操作3
    time.sleep(1)
    # 更新进度条
    bar.update(6)  # 建议不要超过total