python函数进度条,python写进度条
Python进度条:tqdm
效果如下图所示:
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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......
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。
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('')
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?
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
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)
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