python的tqdm介绍

谁践踏了优雅 2024-03-01 08:23 52阅读 0赞

**目录**

Python的tqdm介绍

安装和导入

进度条的使用

循环进度条

迭代器进度条

进度条选项

结论

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### Python的tqdm介绍 ###

在Python编程中，经常需要追踪代码执行进度。可以使用tqdm库，它可以为循环和迭代器添加一个进度条，以便更好地了解代码执行的进度。

### 安装和导入 ###

要使用tqdm库，需要先安装它。可以使用pip命令进行安装：

pythonCopy codepip install tqdm

安装完成后，可以在Python代码中导入tqdm库：

pythonCopy codefrom tqdm import tqdm

### 进度条的使用 ###

tqdm库提供了多种进度条风格和选项，可以根据需要进行配置。以下是几个常用的进度条使用示例：

#### 循环进度条 ####

在循环中使用tqdm库，可以很容易地追踪代码的执行进度。以下是一个使用tqdm库的简单循环：

pythonCopy codefrom tqdm import tqdm
    import time
    for i in tqdm(range(10)):
        time.sleep(0.5)

在上面的代码中，我们使用`tqdm`函数将`range(10)`对象包装在进度条中。每次循环迭代时，进度条都会更新，并显示当前进度和估计的剩余时间。在循环完成后，进度条会自动关闭。

#### 迭代器进度条 ####

tqdm库还可以用于迭代器，例如读取文件或数据库中的数据。以下是一个使用tqdm库的简单迭代器：

pythonCopy codefrom tqdm import tqdm
    import time
    def data_generator():
        for i in range(10):
            yield i
    for data in tqdm(data_generator()):
        time.sleep(0.5)

在上面的代码中，我们定义了一个数据生成器函数`data_generator`，它生成一个包含10个整数的数据集。使用`tqdm`函数将数据集包装在进度条中，每次迭代时，进度条会更新并显示当前进度和估计的剩余时间。

#### 进度条选项 ####

tqdm库提供了多种进度条选项，可以根据需要进行配置。以下是一些常用的选项：

*  `total`：迭代器的总数。
 *  `desc`：进度条的描述信息。
 *  `unit`：进度条的单位。
 *  `unit_scale`：进度条的单位比例。
 *  `leave`：进度条完成后是否保留显示。 以下是一个使用了进度条选项的示例：

pythonCopy codefrom tqdm import tqdm
    import time
    for i in tqdm(range(10), total=10, desc="Processing", unit="items", unit_scale=True, leave=True):
        time.sleep(0.5)

在上面的代码中，我们使用了多个进度条选项。`total`参数指定了迭代器的总数，`desc`参数指定了进度条的描述信息，`unit`参数指定了进度条的单位，`unit_scale`参数指定了进度条的单位比例，`leave`参数指定了进度条完成后是否保留显示。

### 结论 ###

tqdm库是一个非常有用的Python库，可以为循环和迭代器添加一个进度条，以便更好地了解代码执行的进度。它提供了多种进度条风格和选项，可以根据需要进行配置。如果你想要了解更多关于tqdm库的信息，请查阅官方文档。

以下是一个结合实际应用场景的示例代码： 考虑一个需要处理大量文本数据的NLP项目。在对这些文本数据进行特征提取或者建模时，往往需要进行大量的循环操作，例如遍历每一篇文本进行分词、去停用词等操作。这时候如果没有进度条，我们很难知道代码执行的进度，也无法判断代码是否出现了死循环等问题。 下面我们可以使用tqdm库来为这个NLP项目添加进度条。假设我们有一个包含1000篇文本的数据集，我们可以使用以下代码来添加进度条：

pythonCopy codefrom tqdm import tqdm
    import time
    # 读取文本数据
    data = read_data()
    # 使用tqdm库遍历每一篇文本进行分词、去停用词等操作
    processed_data = []
    for doc in tqdm(data, desc="Processing", unit="documents"):
        tokens = preprocess(doc)   # 这里假设preprocess函数可以对一篇文本进行分词、去停用词等操作
        processed_data.append(tokens)
        time.sleep(0.1)
    # 将处理后的数据保存到文件
    save_data(processed_data)

在上面的代码中，我们使用了tqdm库来遍历每一篇文本进行分词、去停用词等操作。进度条会显示当前处理的文本数量、估计的剩余时间等信息，帮助我们更好地了解代码执行的进度。同时，我们在循环中添加了0.1秒的睡眠时间，模拟了文本处理的实际时间，使进度条更加真实。 需要注意的是，由于tqdm库需要遍历整个数据集才能知道总数，因此在使用tqdm库时需要将数据集放在循环的第一个参数中。此外，我们还可以使用`desc`参数来指定进度条的描述信息，使用`unit`参数来指定进度条的单位。

tqdm是一个Python进度条库，能够在循环中自动为我们生成进度条，方便我们了解代码执行的进度。tqdm库的主要优点是易于使用，只需要在循环外部导入库并在循环中使用即可。同时，tqdm库还提供了一些可选参数，例如进度条描述、单位等，可以帮助我们更好地了解代码执行的情况。 然而，tqdm库也有一些缺点。首先，tqdm库会在每次循环中调用更新进度条的函数，这会导致一定的性能开销。对于循环次数较少的情况，这种性能开销可以忽略不计，但是对于循环次数极多的情况，例如遍历大型数据集，tqdm库的性能开销可能会变得很大，甚至导致代码运行缓慢。其次，tqdm库的默认进度条样式可能不适用于所有情况，可能需要手动调整进度条的样式。 类似的Python进度条库还有progressbar和tqdm\_gui等。progressbar是另一个Python进度条库，与tqdm库类似，可以在循环中自动为我们生成进度条。不同之处在于，progressbar库提供了更多的进度条样式和选项，可以让我们更加灵活地设置进度条。另外，tqdm\_gui是tqdm库的一个衍生库，与tqdm库类似，但是具有更多的图形用户界面选项。由于tqdm\_gui库使用了更多的图形用户界面库，因此需要安装更多的依赖项，但是可以提供更加美观的进度条效果。