在使用Python執行一些比較耗時的操作時，為了方便觀察進度，通常使用進度條的方式來可視化呈現。Python中的tqdm就是用來實現此功能的。

先來看看tqdm的進度條效果：

tqdm的基本用法

tqdm最主要的用法有3種，自動控制、手動控制或者用于腳本或命令行。

自動控制運行

最基本的用法，將tqdm()直接包裝在任意迭代器上。

from tqdm import tqdmimport timetext = ""for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]): text = text + char time.sleep(0.5)trange(i) 是對tqdm(range(i)) 特殊優化過的實例：from tqdm import trangeimport timefor i in trange(100): time.sleep(0.1)

如果在循環之外實例化，可以允許對tqdm() 手動控制：

from tqdm import tqdmimport timepbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])for char in pbar: pbar.set_description("Processing %s" % char) time.sleep(0.5)

手動控制運行

用with 語句手動控制 tqdm() 的更新：

from tqdm import tqdmimport timewith tqdm(total=100) as pbar: for i in range(10):  pbar.update(10)  time.sleep(0.5)

或者不用with語句，但是最后需要加上del或者close()方法：

from tqdm import tqdmimport timepbar = tqdm(total=100)for i in range(10): pbar.update(10) time.sleep(0.5)pbar.close()

tqdm.update()方法用于手動更新進度條，對讀取文件之類的流操作非常有用：

tqdm在多進程場景下的應用

代碼示例：

from multiprocessing import Pool

import tqdmimport timedef _foo(my_number): square = my_number * my_number time.sleep(1) return square if __name__ == '__main__': with Pool(2) as p:  r = list(tqdm.tqdm(p.imap(_foo, range(30)), total=30))

參考鏈接：

https://github.com/tqdm/tqdm

總結

以上所述是小編給大家介紹的使用tqdm顯示Python代碼執行進度的實例代碼，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問歡迎給我留言，小編會及時回復大家的！