tqdm，一个高级的 Python 库!（python tmx）
off999 2024-09-14 07:16 72 浏览 0 评论
大家好，今天为大家分享一个高级的 Python 库 - tqdm。
Github地址：https://github.com/tqdm/tqdm
在处理大规模数据或长时间运行的任务时，了解任务的进度对于用户体验和调试来说非常重要。tqdm 是一个用于显示进度条的 Python 库，它能将任务的进度信息直观地展示出来。无论是遍历一个大型列表、处理批量数据，还是下载文件，tqdm 都能轻松实现进度条显示，并且与 Python 的标准库和许多第三方库无缝集成。本文将详细介绍 tqdm 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
安装
要使用 tqdm 库，首先需要安装它。以下是安装步骤：
使用 pip 安装
可以通过 pip 直接安装 tqdm：
pip install tqdm特性
- 易于使用：只需添加一行代码即可在循环中显示进度条。
- 灵活性：支持多种进度条样式和自定义配置。
- 集成性：与 Python 的标准库（如 time、itertools）和许多第三方库（如 pandas、requests）无缝集成。
- 多平台支持：兼容 Linux、Windows 和 macOS 系统。
- 高性能：对性能影响较小，适用于大规模数据处理任务。
基本功能
基本用法
在遍历一个列表时使用 tqdm 显示进度条：
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.1)输出结果：
100%|██████████| 100/100 [00:10<00:00, 9.57it/s]与enumerate结合使用
在遍历带索引的列表时使用 tqdm：
from tqdm import tqdm
import time
for i, value in enumerate(tqdm(range(100))):
time.sleep(0.1)输出结果：
100%|██████████| 100/100 [00:10<00:00, 9.58it/s]自定义进度条描述
可以自定义进度条的描述文字：
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100), desc="Processing"):
time.sleep(0.1)输出结果：
Processing: 100%|██████████| 100/100 [00:10<00:00, 9.60it/s]高级功能
嵌套进度条
tqdm 支持嵌套进度条，适用于多层循环的任务：
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(3), desc="Outer Loop"):
for j in tqdm(range(10), desc="Inner Loop", leave=False):
time.sleep(0.1)输出结果：
Outer Loop: 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s]
Inner Loop: 0%| | 0/10 [00:00<?, ?it/s]
Inner Loop: 10%|█ | 1/10 [00:00<00:00, 9.68it/s]
Inner Loop: 20%|██ | 2/10 [00:00<00:00, 9.66it/s]
Inner Loop: 30%|███ | 3/10 [00:00<00:00, 9.60it/s]
Inner Loop: 40%|████ | 4/10 [00:00<00:00, 9.58it/s]
Inner Loop: 50%|█████ | 5/10 [00:00<00:00, 9.63it/s]
Inner Loop: 60%|██████ | 6/10 [00:00<00:00, 9.72it/s]
Inner Loop: 70%|███████ | 7/10 [00:00<00:00, 9.64it/s]
Inner Loop: 80%|████████ | 8/10 [00:00<00:00, 9.60it/s]
Inner Loop: 90%|█████████ | 9/10 [00:00<00:00, 9.69it/s]
Inner Loop: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.72it/s]
Outer Loop: 33%|███▎ | 1/3 [00:01<00:02, 1.04s/it]
Inner Loop: 0%| | 0/10 [00:00<?, ?it/s]
Inner Loop: 10%|█ | 1/10 [00:00<00:00, 9.77it/s]
Inner Loop: 20%|██ | 2/10 [00:00<00:00, 9.65it/s]
Inner Loop: 30%|███ | 3/10 [00:00<00:00, 9.61it/s]
Inner Loop: 40%|████ | 4/10 [00:00<00:00, 9.58it/s]
Inner Loop: 50%|█████ | 5/10 [00:00<00:00, 9.59it/s]
Inner Loop: 60%|██████ | 6/10 [00:00<00:00, 9.57it/s]
Inner Loop: 70%|███████ | 7/10 [00:00<00:00, 9.59it/s]
Inner Loop: 80%|████████ | 8/10 [00:00<00:00, 9.55it/s]
Inner Loop: 90%|█████████ | 9/10 [00:00<00:00, 9.55it/s]
Inner Loop: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.56it/s]
Outer Loop: 67%|██████▋ | 2/3 [00:02<00:01, 1.04s/it]
Inner Loop: 0%| | 0/10 [00:00<?, ?it/s]
Inner Loop: 10%|█ | 1/10 [00:00<00:00, 9.95it/s]
Inner Loop: 20%|██ | 2/10 [00:00<00:00, 9.70it/s]
Inner Loop: 30%|███ | 3/10 [00:00<00:00, 9.71it/s]
Inner Loop: 40%|████ | 4/10 [00:00<00:00, 9.63it/s]
Inner Loop: 50%|█████ | 5/10 [00:00<00:00, 9.60it/s]
Inner Loop: 60%|██████ | 6/10 [00:00<00:00, 9.66it/s]
Inner Loop: 70%|███████ | 7/10 [00:00<00:00, 9.62it/s]
Inner Loop: 80%|████████ | 8/10 [00:00<00:00, 9.58it/s]
Inner Loop: 90%|█████████ | 9/10 [00:00<00:00, 9.68it/s]
Inner Loop: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.67it/s]
Outer Loop: 100%|██████████| 3/3 [00:03<00:00, 1.04s/it]与pandas结合使用
tqdm 可以与 pandas 无缝集成，显示 pandas 操作的进度条：
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
tqdm.pandas()
df = pd.DataFrame({"a": range(1000)})
df.progress_apply(lambda x: x ** 2)输出结果：
100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 622.21it/s]与requests结合使用
tqdm 可以与 requests 结合使用，显示文件下载的进度条：
import requests
from tqdm import tqdm
url = 'https://example.com/largefile.zip'
response = requests.get(url, stream=True)
total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
with open('largefile.zip', 'wb') as file, tqdm(
desc='Downloading',
total=total_size,
unit='B',
unit_scale=True,
unit_divisor=1024,
) as bar:
for data in response.iter_content(chunk_size=1024):
file.write(data)
bar.update(len(data))输出结果：
Downloading: 1.23kB [00:00, 509kB/s]自定义进度条样式
tqdm 允许用户自定义进度条的样式：
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100), bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt}"):
time.sleep(0.1)输出结果：
100%|██████████| 100/100实际应用场景
数据处理与分析
在数据处理与分析中，通过 tqdm 显示数据处理的进度，提升用户体验。
from tqdm import tqdm
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# 数据处理
for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="Processing Data"):
# 进行一些数据处理操作
pass输出结果：
Processing Data: 100%|██████████| 242/242 [00:00<00:00, 20854.32it/s]机器学习模型训练
在机器学习模型训练过程中，通过 tqdm 显示训练进度，方便监控和调试。
from tqdm import tqdm
import time
epochs = 2
batches = 5
for epoch in tqdm(range(epochs), desc="Epochs"):
for batch in tqdm(range(batches), desc="Batches", leave=False):
# 模拟训练过程
time.sleep(0.1)输出结果：
Epochs: 0%| | 0/2 [00:00<?, ?it/s]
Batches: 0%| | 0/5 [00:00<?, ?it/s]
Batches: 20%|██ | 1/5 [00:00<00:00, 9.84it/s]
Batches: 40%|████ | 2/5 [00:00<00:00, 9.77it/s]
Batches: 60%|██████ | 3/5 [00:00<00:00, 9.75it/s]
Batches: 80%|████████ | 4/5 [00:00<00:00, 9.69it/s]
Batches: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 9.66it/s]
Epochs: 50%|█████ | 1/2 [00:00<00:00, 1.94it/s]
Batches: 0%| | 0/5 [00:00<?, ?it/s]
Batches: 20%|██ | 1/5 [00:00<00:00, 9.74it/s]
Batches: 40%|████ | 2/5 [00:00<00:00, 9.78it/s]
Batches: 60%|██████ | 3/5 [00:00<00:00, 9.72it/s]
Batches: 80%|████████ | 4/5 [00:00<00:00, 9.65it/s]
Batches: 100%|██████████| 5/5 [00:00<00:00, 9.58it/s]
Epochs: 100%|██████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.93it/s]文件下载与上传
在文件下载与上传过程中，通过 tqdm 显示进度条，提升用户体验。
import requests
from tqdm import tqdm
url = 'https://example.com/largefile.zip'
response = requests.get(url, stream=True)
total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
with open('largefile.zip', 'wb') as file, tqdm(
desc='Downloading',
total=total_size,
unit='B',
unit_scale=True,
unit_divisor=1024,
) as bar:
for data in response.iter_content(chunk_size=1024):
file.write(data)
bar.update(len(data))输出结果：
Downloading: 1.23kB [00:00, 1.21MB/s]总结
tqdm 库是一个功能强大且易于使用的进度条显示工具，能够帮助开发者在处理大规模数据或长时间运行的任务时直观地了解任务进度。通过支持易于使用、灵活性、集成性、多平台支持和高性能，tqdm 提供了强大的功能和灵活的扩展能力。本文详细介绍了 tqdm 库的安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握 tqdm 库的使用，并在实际项目中发挥其优势。无论是在数据处理与分析、机器学习模型训练还是文件下载与上传中，tqdm 库都将是一个得力的工具。
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