python函数进度条,python写进度条

Python进度条：tqdm

效果如下图所示：

total 循环次数，一般为epoch数或者一个epoch中迭代的次数

desc 传入str类型，作为进度条标题（类似于说明）

leave 在迭代结束时保留进度条的所有痕迹，否则结束后会消失。默认为true，默认就可以

dynamic_ncols 进度条的宽高随着显示窗口同步改变，默认为false，设置为true

待补充......

相关问答

Q1: python 进度条如何控制

首先，我们需要创建一个新的python文件，点击工具栏上方的file按钮，然后在弹出的选项中选择新建，找到如图所示的新建python file，创建一个新文件。

按照提示给我们的新文件命名，然后在创建的文件中输入我们需要的代码，如图所示，我们需要导入time包，使用其中的功能来完成进度条的设置。

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我们可以按照需求来定义进度条的长度，最后一条语句中括号内的数值就可以控制进度条显示的长度，也可以更改时间来定义进度条显示的速度。

设置完成之后，我们点击工具栏上方的run按钮，来运行我们的程序，点击运行按钮之后，选择我们需要运行的python文件，下方会提示我们的文件是否有错误信息。

如果没有错误信息，系统会提示错误为零，如果有错误信息，我们需要将错误的内容更正之后才能正常运行，点击运行之后，可以看到我们的进度条已经开始正常显示了。

按照我们设置的方式，进度条前方显示加载的数据，进度条以方框的形式显示，一共设置了20个方框来设置为整个进度条的长度，20个方框全部加载完成，进度条完成100%.整个进度条显示完成。

Q2: python编写文本进度条

方法1：利用 * 打印出文本进度条

import time

scale=10

print("---执行开始-----")

for i in range(scale+1):

    a='*'*i

    b='.'*(scale-i)

    c=(i/scale)*100

    print("{:^8.0f}%[{}-{}]".format(c,a,b))

    time.sleep(0.1)

print("---执行结束-----")

方法2：利用 \u2588  打印出文本进度条

import time

scale=10

print("---执行开始-----")

for i in range(scale+1):

    a='\u2588'*i

    b='.'*(scale-i)

    c=(i/scale)*100

    print("{:^8.0f}%[{}-{}]".format(c,a,b))

    time.sleep(0.1)

print("---执行结束-----")

方法3：利用 tqdm  打印出文本进度条(首先安装tqdm库    进入命令提示符页面，然后输入，pip install tqdm)

import time

from tqdm import tqdm

for i in tqdm(range(100),desc='progress',ncols=100,ascii=' =',bar_format='{l_bar}{bar}l'):

    time.sleep (0.05)

方法4：利用 progressbar  打印出文本进度条(首先安装progressbar 库    进入命令提示符页面，然后输入，pip install progressbar )

import time

from progressbar import *

progress=ProgressBar()

for i in progress(range(100)):

    time.sleep (0.05)

    print('')

Q3: Python实现多进程+进度条显示

 　之前在写繁体字转简体字的时候，由于数据量比较大，所以用了多进程来实现。其实我对多进程/多线程的认识只是了解概念，第一次看到实际的应用是在BDCI-OCR的项目中，作者用多进程进行图像处理。毫无疑问，并行计算能显著地减少运行时间。

那么为什么用多进程实现并行计算（多核任务），不用多线程呢？

引用链接

 　网上有很多实现多进程的示例，我只记录自己用过的。

 　这里我用的是pool.apply_async()，是异步非阻塞的方法，可以理解为：不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。当然，还有其他方法，网上有很多资料，我就不赘述了。

 　从运行结果中可以发现：因为cpu最大核心数是8，所以前8个任务的进程id都不一样，任务9的进程id与任务2的相同，即任务2执行结束后再执行任务9，依此类推。

 　模拟的事件：共需处理10个任务，每个任务执行时间为5秒（5 * time.sleep(1)）

参考链接

 　发现：因为我的cpu是8核，所以10个任务的多进程耗时约为 2×单任务耗时 。

 　在查阅相关资料时发现，多进程在实际使用的时候有 单参数 和 多参数 之分，那么多参数和单参数的优缺点分别是什么呢？

Q4: python和selenium怎么判断进度条

phython:

首先利用pip快速安装第三方库，tqdm

使用tqdm的函数之前需要导入qdm库

在tqdm的应用中，直接在for结构上，添加一个tdqm()即可。

执行上一步的操作，就可以观察到进度条。

selenium：

拿到浏览器滚动条的js代码，然后执行，就可以看到进度条

.通过模拟键盘的形式去滚动屏幕，就可以看到进度条

其中通过 driver.execute_script（）执行js代码时，可以用两个语法，语法：scrollBy(x,y)和语法：scrollBy(x,y

Q5: Python 进度条

import time

for i in range (0,100): #定义长度

time.sleep(0.1) 时间

current = i/10

#进度条

progress_str = '{0:s}{1:.0%}'.format(

(int(current*10)*'***;').ljust(10,'/'),current)

print(progress_str)