python中tqdm的用法

Python中tqdm的用法
Python是一门非常流行的编程语言，它具有简单易学、功能强大的特点，因此受到了众多开发者的喜爱。

在Python中，有许多优秀的第三方库，这些库提供了各种各样的功能，极大地丰富了Python的生态。

其中，tqdm（全称“taqaddum”）就是一个非常实用的库，它可以帮助开发者更加方便地实现进度条的显示和管理。

本文将介绍tqdm库的基本用法，并结合具体的示例进行讲解。

一、tqdm简介
tqdm是一个快速、可扩展的Python进度条库，支持在Python脚本和Jupyter notebook中使用。

它可以很方便地用于迭代过程中显示进度条，让开发者清晰地了解程序的执行进度。

tqdm不仅提供了简洁美观的进度条显示，还具有一些高级功能，比如可以显示剩余时间、速度等信息，极大地提升了开发效率。

二、基本用法
1. 安装tqdm库
在使用tqdm之前，首先需要安装它。

可以使用pip命令进行安装，具体命令如下：
```python
pip install tqdm
```
安装完成后，就可以在Python脚本或Jupyter notebook中引入tqdm库，并开始使用它了。

2. 使用tqdm进行迭代
tqdm库的最基本用法是在迭代过程中显示进度条。

在Python中，可以使用for循环对可迭代对象进行遍历，而在遍历的过程中，可以使用tqdm包装该可迭代对象，从而实现进度条的显示。

下面是一个简单的示例代码：
```python
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.1)
```
上面的代码中，我们使用tqdm包装了range(100)，然后在循环过程中，tqdm会自动显示进度条，并实时更新进度信息。

在每次迭代完成后，进度条会自动更新，以反映当前的执行进度。

3. 自定义进度条样式
除了使用tqdm库提供的默认样式外，开发者还可以根据自己的需求，自定义进度条的样式。

在tqdm的构造函数中，可以传入一些参数来
自定义进度条的外观和行为，比如设置进度条的长度、显示格式、颜
色等。

下面是一个自定义进度条样式的示例代码：
```python
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100), bar_format='{l_bar}{bar}|'):
time.sleep(0.1)
```
在上面的代码中，我们通过传入bar_format参数来自定义了进度条的显示格式，将进度条的左侧信息隐藏，并将进度条的右侧信息设置为
竖线“|”。

4. 嵌套进度条
有时候在编写程序时，会遇到需要在嵌套循环中显示多个进度条的情况。

tqdm库也提供了相应的功能来解决这个问题。

下面是一个嵌套进度条的示例代码：
```python
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(10), desc='outer loop'):
for j in tqdm(range(10), desc='inner loop', leave=False):
time.sleep(0.1)
```
在上面的代码中，我们使用两层for循环，并在内层循环中使用了tqdm来显示内层循环的进度条。

通过设置leave参数为False，可以实现内层循环完成后不在屏幕上留下空行。

5. 在Jupyter notebook中使用tqdm
在Jupyter notebook中使用tqdm同样非常方便，只需要在需要显示进度条的cell中引入tqdm，并进行包装即可。

下面是一个在
Jupyter notebook中使用tqdm的示例代码：
```python
from tqdm import tqdm
import time
for i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.1)
```
在Jupyter notebook中，tqdm还可以显示在输出cell中，这样可以更清晰地了解程序的执行进度。

三、高级用法
除了上述基本用法外，tqdm库还提供了一些高级功能，比如支持迭代器、并行处理等。

在一些特殊的场景下，这些高级功能可以帮助开发者更好地利用tqdm库，提升程序的执行效率。

1. 支持迭代器
tqdm不仅支持Python中的可迭代对象，还支持迭代器。

在一些场景下，使用迭代器可以极大地节省内存，提升程序的执行效率。

下面是
一个在tqdm中使用迭代器的示例代码：
```python
from tqdm import tqdm
import time
def generator():
for i in range(100):
yield i
for item in tqdm(generator()):
time.sleep(0.1)
```
在上面的代码中，我们定义了一个生成器函数generator，然后在tqdm中对该生成器进行了包装，实现了对生成器的进度条显示。

2. 并行处理
在一些需要处理大规模数据的任务中，为了提升处理速度，开发者通常会使用并行处理。

tqdm库提供了tqdm_joblib模块，可以很方便地与joblib库结合使用，实现并行处理并显示进度条。

下面是一个并行处理并显示进度条的示例代码：
```python
from tqdm import tqdm
from joblib import Parallel, delayed
import time
def process_item(item):
time.sleep(0.1)
results = Parallel(n_jobs=2)(delayed(process_item)(i) for i in tqdm(range(100)))
```
在上面的代码中，我们使用joblib库的Parallel函数对处理函数process_item进行了并行处理，并在tqdm中显示了整个并行处理过程的进度条。

四、总结
通过本文的介绍，相信读者对tqdm库的基本用法有了一定的了解。

tqdm不仅提供了简单易用的进度条显示功能，还支持多种定制和高级功能，可以帮助开发者更好地进行进度管理和性能优化。

在实际的开
发过程中，合理地利用tqdm库，可以提升程序的可观性和执行效率，
是Python开发中不可或缺的利器。

希望本文对读者有所帮助，谢谢！参考资料：。