1 簡介
在日常工作中,我們運行程序經(jīng)常會用到「循環(huán)迭代」,假如這個執(zhí)行時間很短,那倒也無所謂。但是有一些過程耗時蠻長的,給其加上「進(jìn)度條」(progress bar),可以幫我們監(jiān)控代碼執(zhí)行進(jìn)度,以及過程出現(xiàn)異常的情況,非常實用。這里為大家介紹Python
中非常實用又風(fēng)格迥異的兩個進(jìn)度條相關(guān)庫——tqdm
與alive-progress
的主要用法。
2 tqdm常用方法
tqdm
是Python
中所有進(jìn)度條相關(guān)庫中最出名的,既然是最出名的,自然有它獨到之處。
tqdm
不僅可以生成基礎(chǔ)的可在終端中顯示的進(jìn)度條,還可以配合jupyter notebook
和jupyter lab
生成更加美觀的網(wǎng)頁「交互」部件形式的進(jìn)度條,更是和pandas
強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,為pandas
中的一些操作提供專有的進(jìn)度條功能。
下面我們來對tqdm
的主要功能進(jìn)行介紹。
2.1 基礎(chǔ)用法
因為是第三方庫,首先需要利用pip install tqdm
或 conda install -c conda-forge tqdm
對其進(jìn)行安裝,安裝完成后先來看看它最基本的用法:
利用tqdm.tqdm
,將for
循環(huán)過程中進(jìn)行迭代的對象簡單包裹,就實現(xiàn)了為循環(huán)過程添加進(jìn)度條以及打印執(zhí)行速度、已運行時間與預(yù)估剩余運行時間等實用信息的功能,同樣也可用于「列表推導(dǎo)」:
而針對迭代對象是range()
的情況,tqdm
還提供了簡化版的trange()
來代替tqdm(range())
:
其附帶的參數(shù)desc
還可以幫助我們設(shè)置進(jìn)度條的說明文字:
而如果想要在迭代過程中變更說明文字,還可以預(yù)先實例化進(jìn)度條對象,在需要刷新說明文字的時候執(zhí)行相應(yīng)的程序:
但當(dāng)?shù)膶ο箝L度一開始未知時,譬如對pandas
中的DataFrame.itertuples()
進(jìn)行迭代,我們就只能對其執(zhí)行速度等信息進(jìn)行估計,但無法看到進(jìn)度條遞增情況,因為tqdm
不清楚迭代的終點如何:
2.2 配合jupyter notebook/jupyter lab的美觀進(jìn)度條
tqdm
對jupyter notebook
和jupyter lab
有著特殊的支持,且使用方法非常簡單,只需要將原有的from tqdm import XXX
的相應(yīng)功能導(dǎo)入格式修改為from tqdm.notebook import XXX
就可以了,以trange
為例:
2.3 配合pandas中的apply
tqdm
對pandas
中的apply()
過程提供了特殊的支持,因為pandas
中的apply()
本質(zhì)上就是串行循環(huán)運算,你可以將pandas
中的任何apply
操作替換為progress_apply
,并且記住每個單獨的progress_apply
前要先執(zhí)行tqdm.pandas()
,就像下面的例子一樣:
3 alive-progress常用方法
雖然與tqdm
一樣都是為了給循環(huán)過程加上進(jìn)度條而誕生的庫,但alive-progress
相比tqdm
增加了更多花樣繁多的動態(tài)效果,我們通過調(diào)用其專門提供的showtime()
函數(shù)可以查看所有可用的動態(tài)進(jìn)度條樣式:
同樣類似地可以查看所有進(jìn)度條樣式:
使用起來也是非常簡單,但與tqdm
用法區(qū)別很大,需要配合with
關(guān)鍵詞,譬如下面我們使用到alive_progress
中的alive_bar
來生成動態(tài)進(jìn)度條:
通過修改bar
參數(shù)來改變進(jìn)度條的樣式:
比較遺憾的是目前的alive-progress
只能在終端中運行,還沒有為jupyter
開發(fā)更美觀的交互式部件,但你可以在譬如網(wǎng)絡(luò)爬蟲等任務(wù)中使用它,效果也是很不錯的。然后想學(xué)習(xí)python
的同學(xué)可以看一下教程。
python教程:http://o2fo.com/python/
python3基礎(chǔ)微課:http://o2fo.com/minicourse/play/python3course