Python 如何创建和使用进度条（tqdm模块）

news2024/12/23 8:49:57

在处理大规模数据、运行长时间任务或者需要跟踪任务进度的场景中，进度条（Progress Bar）是非常有用的工具。Python 的 tqdm 模块提供了一种简便的方法来创建和使用进度条，它的名称来源于阿拉伯语词汇“taqaddum”，意思是“进步”。

tqdm 模块非常流行，它既可以用在命令行界面，也可以嵌入在 Jupyter Notebook 等环境中。它支持循环、文件处理、函数装饰器等多种场景。接下来，我们将详细讲解如何安装 tqdm，如何在不同的场景下创建和使用进度条，并探讨一些高级用法。

2. `tqdm` 模块的安装

在开始使用 tqdm 之前，需要先确保该模块已经安装。可以使用以下命令进行安装：

pip install tqdm

安装完成后，就可以在 Python 脚本或交互式环境中使用 tqdm 了。

3. 基础用法

3.1 简单的循环进度条

最常见的场景是为一个循环（例如 for 循环）添加进度条。我们只需将 tqdm 包裹在迭代对象上即可：

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)  # 模拟一些耗时操作

运行这个代码时，你会在命令行或终端中看到一个动态更新的进度条：

  0%|          | 0/100 [00:00<?, ?it/s]
 50%|█████     | 50/100 [00:05<00:05,  9.96it/s]
100%|██████████| 100/100 [00:10<00:00,  9.97it/s]

其中：

0% 和 100% 表示当前进度百分比。
| | 是一个视觉上的进度条。
50/100 表示已完成 50 个迭代，总共 100 个迭代。
[00:05<00:05, 9.96it/s] 表示已经运行了 5 秒，预计剩余 5 秒，速度为 9.96 次/秒。

3.2 自定义进度条描述

可以通过 desc 参数为进度条添加描述信息，帮助用户更好地理解当前进度条的任务：

for i in tqdm(range(100), desc="Processing"):
    time.sleep(0.1)

这会在进度条前加上 Processing 文字，使输出更有意义。

4. 进阶用法

4.1 嵌套进度条

在处理嵌套循环时，可以使用多个进度条，tqdm 支持这种场景：

for i in tqdm(range(10), desc="Outer Loop"):
    for j in tqdm(range(100), desc="Inner Loop", leave=False):
        time.sleep(0.01)

这里，我们在外层循环和内层循环中都使用了 tqdm。leave=False 参数用于控制内层进度条在完成后是否保留。如果设置为 False，进度条完成后会被清除，以保持输出的简洁性。

4.2 手动更新进度条

有时你可能不会使用一个明确的循环，但仍然需要显示进度条。在这种情况下，你可以手动控制进度条的更新。

from tqdm import tqdm
import time

with tqdm(total=100) as pbar:
    for i in range(10):
        time.sleep(0.5)
        pbar.update(10)

pbar.update(10) 会将进度条推进 10 个单位，总共需要推进到 100。

4.3 与 `enumerate` 结合

当你需要同时获取索引和元素时，通常会使用 enumerate 函数。tqdm 同样支持与 enumerate 结合使用：

for i, item in enumerate(tqdm(range(100))):
    time.sleep(0.1)

这使得你可以在循环中轻松地跟踪进度，并同时获得索引。

4.4 与 `pandas` 结合

如果你在处理大型数据集，尤其是使用 pandas 进行数据处理时，tqdm 也能很好地与 pandas 结合。你可以在 apply 函数中添加进度条：

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

tqdm.pandas()

df = pd.DataFrame({'a': range(1000)})
df['b'] = df['a'].progress_apply(lambda x: x**2)

通过 tqdm.pandas()，你可以在 pandas 的 apply、map、applymap 等函数中自动添加进度条。

4.5 文件处理进度条

在处理文件时（如读取大文件、下载文件等），tqdm 也可以显示文件处理进度：

from tqdm import tqdm

# 假设你有一个大文件需要逐行读取
with open('large_file.txt', 'r') as f:
    for line in tqdm(f, total=1000000):
        pass  # 处理每一行数据

这里，我们假设文件有 100 万行，通过 tqdm 可以实时监控文件读取的进度。

5. 高级用法

5.1 自定义进度条格式

tqdm 允许你自定义进度条的显示格式。你可以使用 bar_format 参数来控制进度条的外观：

for i in tqdm(range(100), bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}{postfix}]"):
    time.sleep(0.1)

在上面的代码中：

{l_bar} 包含 desc 和百分比。
{bar} 是进度条本身。
{n_fmt}/{total_fmt} 显示当前迭代数和总迭代数。
{elapsed} 是已经耗费的时间。
{remaining} 是预计的剩余时间。
{rate_fmt} 是处理速率。

可以根据需求添加或移除这些参数，甚至可以自定义一些新的变量。

5.2 使用装饰器

tqdm 提供了装饰器，用于装饰函数，从而自动为函数调用生成进度条：

from tqdm import tqdm
import time

@tqdm
def my_function():
    for _ in range(100):
        time.sleep(0.1)

my_function()

这样，你可以很方便地为函数添加进度条，而无需显式地在函数内部调用 tqdm。

5.3 GUI 环境中的进度条

如果你是在一个图形用户界面（如 PyQt 或 Tkinter）中工作，而不是命令行，tqdm 也有解决方案。使用 tqdm.gui.tqdm 可以在 GUI 环境中创建进度条。

from tqdm.gui import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

tqdm.gui 会自动识别是否运行在 GUI 环境中，并根据环境显示合适的进度条。

5.4 多线程和多进程的进度条

在处理多线程或多进程任务时，tqdm 也支持显示多个任务的进度条。tqdm 通过支持 concurrent.futures 和 multiprocessing 模块来处理并发任务。

from tqdm import tqdm
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(n):
    time.sleep(n)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    list(tqdm(executor.map(task, range(10)), total=10))

上面的代码示例使用了 ThreadPoolExecutor 来创建多线程任务，并通过 tqdm 显示每个线程的进度。

5.5 使用 `tqdm` 处理异步任务

tqdm 也可以与 asyncio 一起使用来处理异步任务。通过 tqdm_asyncio.tqdm_asyncio，你可以轻松地在异步函数中添加进度条。

import asyncio
from tqdm.asyncio import tqdm_asyncio

async def async_task():
    await asyncio.sleep(1)

async def main():
    tasks = [async_task() for _ in range(10)]
    for _ in tqdm_asyncio.as_completed(tasks):
        pass

asyncio.run(main())

这里，tqdm_asyncio.as_completed 可以与 asyncio.as_completed 结合，显示异步任务的进度。

6. 常见问题和优化

6.1 `tqdm` 与其他库冲突

在某些情况下，tqdm 可能与某些库的输出系统发生冲突，导致进度条显示不正常。例如，logging 模块的输出可能会破坏 tqdm 的进度条。为了解决这个问题，可以将 tqdm 的 write 函数与 logging 结合：

import logging
from tqdm import tqdm

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
for i in tqdm(range(100)):
    logging.info("Logging info")

这样，tqdm 会自动处理 logging 的输出，保证进度条的显示不会受到影响。

6.2 性能优化

tqdm 的性能非常好，通常不会成为程序的瓶颈。但如果在非常高频率的更新操作中，进度条的刷新可能会对性能产生一定影响。为了优化性能，可以降低进度条的刷新频率：

for i in tqdm(range(10000), mininterval=1.0):
    time.sleep(0.001)

这里，mininterval=1.0 表示进度条最少每 1 秒刷新一次，而不是每次更新都刷新。

tqdm 是一个强大且易于使用的 Python 库，能够帮助开发者在处理长时间任务时轻松地添加进度条。无论是在简单的循环、复杂的嵌套循环、多线程或异步任务中，tqdm 都提供了丰富的功能来显示进度。此外，它还支持与 pandas、asyncio 等流行库结合，能够适应各种场景下的需求。