2020-12-30 05:01:12 +08:00
[#]: collector: (lujun9972)
2020-12-30 09:02:26 +08:00
[#]: translator: (geekpi)
2021-01-06 23:08:27 +08:00
[#]: reviewer: (wxy)
2020-12-30 05:01:12 +08:00
[#]: publisher: ( )
[#]: url: ( )
[#]: subject: (Show progress in your Python apps with tqdm)
[#]: via: (https://opensource.com/article/20/12/tqdm-python)
[#]: author: (Moshe Zadka https://opensource.com/users/moshez)
2021-01-04 08:49:26 +08:00
使用 tqdm 在 Python 应用中显示进度
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======
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> 如果你的程序需要一段时间才能显示结果,可通过显示它的进度来避免让用户感到沮丧。
![](https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202101/06/230842thi8skahe68dqa3m.jpg)
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阿拉米语,希伯来语和阿拉伯语中的闪米特语根 _q-d-m_ 通常与前进或进度有关。阿拉伯语 _taqaddum_ (تقدّم)的意思是“进度”。进度是很重要的。正如每部感觉良好的电影都会告诉你,旅程和目的地同样重要。
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大多数程序都有一个明确的目标,一个期望的最终状态。有时,计算这个最终状态可能需要很长的时间。虽然计算机没有感情不在乎,但人却在乎。人类并不乐意坐在原地等待,而看不到任何明显的进展迹象。疑问不断蔓延。程序崩溃了吗?磁盘性能是否抖动?操作系统是否把所有的计算资源都分配给了其他任务?
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就像正义一样, 进度必须被看到, 而不仅仅是完成。Python 库 [tqdm][2] 有助于使进度变得明确。
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`tqdm` 模块可在控制台下工作,但它也专门支持了我最喜欢的环境之一 Jupyter。要在 Jupyter 中使用 `tqdm` ,你需要导入 `notebook` 子模块并安装 [ipywidgets][3]。`notebook` 子模块与 `tqdm` 接口兼容。
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这意味着你可以做一些导入时操作来导入正确的模块,同时保持 `tqdm` 的用法不变。诀窍是检查 `__main__` 模块是否具有全局变量 `get_ipython` 。虽然这只是一个启发式的方法,但却是一个相当准确的方法:
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```
import sys
if hasattr(sys.modules["__main__"], "get_ipython"):
from tqdm import notebook as tqdm
else:
import tqdm
```
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最简单的情况是,某件事情需要运行一定的迭代次数(事先已知),而每一次迭代的时间都差不多。例如,有一个计算任何数字的平方根的算法,通过从 1 作为猜测值开始,然后计算出一个改进后的猜测值:
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```
def improve_guess(rt, n):
return (rt + n/rt) / 2
```
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一点点的改进可以让你更加接近该平方根。例如,你可以计算 2 的平方根:
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```
guess = 1
target = 2
for i in tqdm.trange(10):
guess = improve_guess(guess, target)
```
![tqdm output][4]
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精确了到小数点后 10 位!
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```
2021-01-06 23:08:27 +08:00
round(2 - guess*guess, 10)
2020-12-30 05:01:12 +08:00
```
2021-01-06 23:08:27 +08:00
```
0.0
```
2020-12-30 05:01:12 +08:00
2021-01-06 23:08:27 +08:00
一个稍微复杂一点的例子是,当元素的数量是已知的,而处理每个元素需要类似的时间。例如,你可以计算一些数字的乘积。为此,你需要一些随机数:
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```
import random
numbers = [random.uniform(0, 2.8) for i in range(100)]
numbers[:5]
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```
2020-12-30 05:01:12 +08:00
2021-01-06 23:08:27 +08:00
```
2020-12-30 05:01:12 +08:00
[2.6575636572230916,
0.1286674965830302,
1.0634250104041332,
1.1760969844376505,
0.45192978568125486]
```
2021-01-06 23:08:27 +08:00
现在有了这些数字,可以将它们相乘了。使用 `tqdm` 最简单的方法是包装一个 Python 迭代函数。数值是一样的,但是 `tqdm` 会显示一个进度条:
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```
result = 1
for num in tqdm.tqdm(numbers):
result *= num
result
2021-01-06 23:08:27 +08:00
```
2020-12-30 05:01:12 +08:00
2021-01-06 23:08:27 +08:00
```
2.4081854901728303
2020-12-30 05:01:12 +08:00
```
![tqdm output][6]
2021-01-04 08:49:26 +08:00
然而,并不是所有的事情都可以预测。最不容易预测的事情之一就是网络速度。当你下载一个大文件时,衡量进度的唯一方法就是检查已经下载了多少:
2020-12-30 05:01:12 +08:00
```
2021-01-06 23:08:27 +08:00
url = "https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz"
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import httpx
with httpx.stream("GET", url) as response:
total = int(response.headers["Content-Length"])
with tqdm.tqdm(total=total) as progress:
for chunk in response.iter_bytes():
progress.update(len(chunk))
```
![tqdm output][7]
2021-01-04 08:49:26 +08:00
有时,“嵌套”进度条是有意义的。例如,如果你要下载一个目录,你就需要一个进度条来跟踪文件,并为每个文件设置一个进度条。
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下面是一个例子(但没有实际下载一个目录):
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```
files = [f"vid-{i}.mp4" for i in range(4)]
for fname in tqdm.tqdm(files, desc="files"):
total = random.randrange(10**9, 2 * 10* *9)
with tqdm.tqdm(total=total, desc=fname) as progress:
current = 0
while current < total:
chunk_size = min(random.randrange(10**3, 10**5), total - current)
current += chunk_size
if random.uniform(0, 1) < 0.01:
time.sleep(0.1)
progress.update(chunk_size)
```
![tqdm output][8]
2021-01-04 08:49:26 +08:00
所以,如果你的程序需要一段时间才能显示最终结果,为避免让你的用户感到沮丧。请显示它的进度!
2020-12-30 05:01:12 +08:00
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via: https://opensource.com/article/20/12/tqdm-python
作者:[Moshe Zadka][a]
选题:[lujun9972][b]
2021-01-04 08:49:26 +08:00
译者:[geekpi](https://github.com/geekpi)
2021-01-06 23:08:27 +08:00
校对:[wxy](https://github.com/wxy)
2020-12-30 05:01:12 +08:00
本文由 [LCTT ](https://github.com/LCTT/TranslateProject ) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]: https://opensource.com/users/moshez
[b]: https://github.com/lujun9972
[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/fail_progress_cycle_momentum_arrow.png?itok=q-ZFa_Eh (arrows cycle symbol for failing faster)
[2]: https://pypi.org/project/tqdm/
[3]: https://opensource.com/article/20/11/daily-journal-jupyter
[4]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/output_8_0.png (tqdm output)
[5]: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
[6]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/output_15_0.png (tqdm output)
[7]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/output_18_0.png (tqdm output)
[8]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/output_21_0.png (tqdm output)