tqdm：Python 进度条

Tqdm 是 Python 进度条库，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，是一个快速、扩展性强的进度条工具库。

用法：tqdm(iterator)

• 代码地址：https://github.com/tqdm/tqdm
• 安装：

pip install tqdm

使用方法一: 传入可迭代对象

import time
from tqdm import *
for i in tqdm(range(1000)):
    time.sleep(.01)    #进度条每0.1s前进一次，总时间为1000*0.1=100s

100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [00:10<00:00, 93.97it/s]

使用方法二: trange

trange(i) 是 tqdm(range(i)) 的简单写法

from tqdm import trange
for i in trange(100):
    #do something
    pass

100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 99344.01it/s]

使用方法三: 可以为进度条设置描述

在 for 循环外部初始化 tqdm，可以打印其他信息：

import time
from tqdm import tqdm

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:
    # 设置描述
    pbar.set_description("Processing %s" % char)
    time.sleep(1)

Processing d: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:04<00:00,  1.00s/it]

手动控制进度：

import time
from tqdm import tqdm

# 一共200个，每次更新10，一共更新20次
with tqdm(total=200) as pbar:
    for i in range(20):
        pbar.update(10)
        time.sleep(0.1)

100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 200/200 [00:01<00:00, 98.87it/s]

tqdm 的 write 方法

bar = trange(10)
for i in bar:
    time.sleep(0.1)
    if not (i % 3):
        tqdm.write("Done task %i" % i)

Done task 0

  0%|                                                                                           | 0/10 [00:10<?, ?it/s]
  0%|                                                                                           | 0/10 [00:00<?, ?it/s]
 10%|████████▎                                                                          | 1/10 [00:00<00:01,  8.77it/s]
 20%|████████████████▌                                                                  | 2/10 [00:00<00:00,  9.22it/s]

Done task 3

  0%|                                                                                           | 0/10 [00:10<?, ?it/s]
 30%|████████████████████████▉                                                          | 3/10 [00:00<00:01,  6.91it/s]
 40%|█████████████████████████████████▏                                                 | 4/10 [00:00<00:00,  9.17it/s]
 50%|█████████████████████████████████████████▌                                         | 5/10 [00:00<00:00,  9.28it/s]

Done task 6

  0%|                                                                                           | 0/10 [00:10<?, ?it/s]
 60%|█████████████████████████████████████████████████▊                                 | 6/10 [00:00<00:00,  7.97it/s]
 70%|██████████████████████████████████████████████████████████                         | 7/10 [00:00<00:00,  9.25it/s]
 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                | 8/10 [00:00<00:00,  9.31it/s]

Done task 9

  0%|                                                                                           | 0/10 [00:11<?, ?it/s]
 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋        | 9/10 [00:01<00:00,  8.37it/s]
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [00:01<00:00,  9.28it/s]

原文地址：https://www.cnblogs.com/q735613050/p/10127531.html