Python让你的代码动起来：Python进度条神奇tqdm

小咪咪 2023-10-15 22:54 2阅读 0赞

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你是否曾经遇到过处理大数据集、执行耗时任务或者循环迭代过程中不知道进展如何的情况？在这种情况下，一个简单而有效的解决方案是使用Python中的tqdm库，它可以帮助你轻松地添加进度条到你的代码中，让你的代码动起来！

### 1. 什么是tqdm？ ###

tqdm（读作"taqadum"，意为"进展"）是一个快速、可扩展的Python进度条库，它可以在循环迭代、文件读写、数据处理等任务中显示实时的进度条。使用tqdm，你可以清晰地了解代码的执行进度，并获得实时的反馈，提高代码编写和调试的效率。

### 2. 如何使用tqdm？ ###

安装tqdm库非常简单，只需使用pip命令：

pip install tqdm

安装完成后，你可以在代码中引入tqdm库：

from tqdm import tqdm

现在，让我们来看几个在实际接口自动化工作中使用tqdm的示例代码。

**示例1：****遍历接口列表并显示进度条**

假设你有一个接口测试套件，其中包含多个接口需要执行。你可以使用tqdm来显示执行进度：

from tqdm import tqdm
    import time
    # 模拟接口列表
    api_list = ["api1", "api2", "api3", "api4", "api5"]
    # 遍历接口列表并显示进度条
    for api in tqdm(api_list, desc="Testing APIs"):
        # 模拟接口调用
        time.sleep(1)
        # 在这里添加你的接口测试代码

在上述代码中，我们使用tqdm遍历接口列表，并在进度条中显示描述为"Testing APIs"。每个接口的执行都会暂停1秒钟，模拟接口调用。你可以在循环中添加你的接口测试代码。

**示例2：读取大型文件并显示进度条**

如果你需要处理大型文件，可以使用tqdm来显示文件读取的进度：

from tqdm import tqdm
    # 打开文件并读取内容
    with open("large_file.txt", "r") as file:
        # 计算文件总行数
        total_lines = sum(1 for _ in file)
    # 重新打开文件并读取内容，并显示进度条
    with open("large_file.txt", "r") as file:
        for line in tqdm(file, total=total_lines, desc="Processing File"):
            # 在这里添加你的文件处理代码

在上述代码中，我们首先打开文件并计算文件的总行数。然后，使用tqdm在循环中读取文件内容，并在进度条中显示描述为"Processing File"。你可以在循环中添加你的文件处理代码。

**示例3：处理数据集并显示进度条**

如果你需要处理大型数据集，可以使用tqdm来显示数据处理的进度：

from tqdm import tqdm
    # 模拟数据集
    data = range(1000000)
    # 处理数据集并显示进度条
    for item in tqdm(data, desc="Processing Data"):
        # 在这里添加你的数据处理代码

在上述代码中，我们使用tqdm遍历数据集，并在进度条中显示描述为"Processing Data"。你可以在循环中添加你的数据处理代码。

3. 更多定制化选项

除了基本的使用方法外，tqdm还提供了许多定制化选项，以满足不同需求。你可以通过设置参数来自定义进度条的样式、速度、显示格式等。例如：

desc：设置进度条的描述文本。
    total：设置总数，用于显示进度的百分比。
    unit：设置进度条的单位。
    ncols：设置进度条的宽度。
    bar_format：设置进度条的样式。
    disable：禁用进度条，直接输出文本。

你可以根据自己的需求，参考tqdm的官方文档（https://github.com/tqdm/tqdm）来进一步定制化进度条。

下面是几个扩展示例：

**定制进度条样式**

你可以使用bar\_format参数来定制进度条的样式。下面是几个示例：

\# 使用默认样式

for item in tqdm(data, desc="Processing", bar\_format="\{l\_bar\}\{bar\}| \{n\_fmt\}/\{total\_fmt\}"):

\# 在这里添加你的代码

\# 使用自定义样式

for item in tqdm(data, desc="Processing", bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}{postfix}]"):
        # 在这里添加你的代码

**控制进度条速度**

你可以使用tqdm函数的miniters参数来控制进度条的更新速度，避免频繁的刷新。示例代码如下：

\# 设置进度条的最小更新间隔为0.1秒

for item in tqdm(data, desc="Processing", miniters=1):
        # 在这里添加你的代码

**自定义进度条单位**

你可以使用unit参数来自定义进度条的单位。例如：

\# 使用自定义单位

for item in tqdm(data, desc="Processing", unit="item"):
        # 在这里添加你的代码

**禁用进度条**

有时候你可能想在某些情况下禁用进度条，直接输出文本。你可以使用tqdm函数的disable参数来实现。示例代码如下：

\# 禁用进度条，直接输出文

with tqdm(data, desc="Processing", disable=True) as pbar:
        for item in data:
            # 在这里添加你的代码
            pbar.update(1)

**设置进度条的宽度**

你可以使用ncols参数来设置进度条的宽度。示例代码如下：

# 设置进度条的宽度为50个字符
    for item in tqdm(data, desc="Processing", ncols=50):
        # 在这里添加你的代码

动态更新进度条描述

有时候你可能需要动态更新进度条的描述文本，以提供更多的信息。你可以使用tqdm函数返回的迭代器对象，并调用set\_description方法来实现。示例代码如下：

# 动态更新进度条的描述文本
    pbar = tqdm(data, desc="Processing")
    for item in pbar:
        # 在这里添加你的代码
        pbar.set_description(f"Processing item {item}")

**显示剩余时间和速度信息**

通过使用tqdm库，你可以方便地显示剩余时间和处理速度等信息。示例代码如下

# 显示剩余时间和速度信息
    for item in tqdm(data, desc="Processing", smoothing=0.1):
        # 在这里添加你的代码

**在多线程或多进程中使用tqdm**

如果你在多线程或多进程环境中使用tqdm库，可能会遇到显示混乱或冲突的问题。你可以使用tqdm库的set\_lock方法来解决这个问题。示例代码如下：

from tqdm import tqdm
    from multiprocessing import Pool, Manager
    # 使用Manager创建线程安全的列表
    manager = Manager()
    data = manager.list(range(10))
    # 创建进程池
    pool = Pool()
    # 设置锁
    with tqdm(total=len(data), desc="Processing") as pbar:
        pbar.set_lock(manager.Lock())
        # 在多进程中使用tqdm
        for _ in pool.imap_unordered(process_item, data):
            pbar.update(1)

**设置进度条的初始值和步长**

你可以使用tqdm函数的initial参数来设置进度条的初始值，使用step参数来设置每次更新的步长。示例代码如下：

# 设置进度条的初始值为10，步长为2
    for item in tqdm(data, desc="Processing", initial=10, step=2):
        # 在这里添加你的代码

**显示剩余时间的估计方式**

tqdm库默认使用平均速度来估计剩余时间。但你可以使用bar\_format参数和tqdm\_format方法来选择其他的估计方式。示例代码如下：

# 使用预定义的剩余时间估计方式
    for item in tqdm(data, desc="Processing", bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} {remaining}"):
        # 在这里添加你的代码

# 使用自定义的剩余时间估计方式
    for item in tqdm(data, desc="Processing", bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} {elapsed} / {remaining}"):
        # 在这里添加你的代码

**将进度条写入日志文件**

你可以使用tqdm库的set\_postfix方法将进度条的信息写入日志文件。示例代码如下：

import logging
    # 创建日志记录器
    logger = logging.getLogger(__name__)
    logger.setLevel(logging.INFO)
    # 创建日志处理器
    file_handler = logging.FileHandler("progress.log")
    logger.addHandler(file_handler)
    # 将进度条信息写入日志文件
    for item in tqdm(data, desc="Processing"):
        # 在这里添加你的代码
        logger.info(f"Processed item {item}")
        tqdm.set_postfix(item=item)

### 4. 总结 ###

通过使用tqdm库，你可以轻松地为你的Python代码添加进度条，让你的代码动起来！不论是处理大数据集、执行耗时任务还是循环迭代过程，tqdm都能提供实时的进度反馈，帮助你更好地了解代码的执行情况。现在就尝试在你的代码中使用tqdm，提高编写和调试代码的效率吧！

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