tqdm高级用法？

tqdm是一个用于Python的进度条库。它对于Python的程序员来说是非常有用的，尤其是当你想要追踪某些长时间运行的过程时。本文将介绍tqdm的一些高级用法。我们将介绍如何使用tqdm实现进度条及其相应的定制、并行处理和进度展示。

使用tqdm的第一种方式是在循环中使用它。在下面的示例中，我们将展示如何在循环中使用tqdm库：

from tqdm import tqdm

iterations = 10000

for i in tqdm(range(iterations)):

# 执行长时间操作

这个示例演示了如何使用tqdm计算一个迭代循环的进度条。该循环执行了10000次，tqdm会自动计算进度，并向你显示已经完成的百分比。

一个非常有用的功能是能够对进度条进行定制。tqdm允许你添加自定义信息和JS样式。在下面的示例中，我们将添加一个自定义信息消息到进度条中：

for i in tqdm(range(iterations), desc="Processing", unit="items"):

# 执行长时间操作

custom_msg = f"Item {i} processed successfully"

tqdm.write(custom_msg)

在这个例子中，我们用desc参数定义了进度条的名称。通过unit参数，我们可以自定义进度条的单位。可以看出，在循环中，我们添加了一个自定义消息，并将它写入到进度条中。

tqdm还提供了一种并行处理的功能。我们将展示如何在并行处理中使用tqdm：

from joblib import Parallel, delayed

def square(i):

return i*i

inputs = range(1000)

with Parallel(n_jobs=2, backend="multiprocessing") as parallel:

squares = parallel(delayed(square)(i) for i in tqdm(inputs))

在此示例中，我们使用joblib库执行并行处理。在上述代码中，我们定义了一个简单的函数，该函数将参数的平方返回。然后，我们在Range数组中为函数的参数生成了变量。Parallel函数表示要执行并行处理。我们将参数传递给delayed函数。最后，tqdm库对joblib库进行了封装，并用于追踪并行进度。

最后，我们来介绍tqdm的另一个非常有用的功能，即进度展示。tqdm支持多种进度显示方式，例如水平条、扇形图和定制化终端。在下面的示例中，我们将使用扇形图来展示进度：

with tqdm(total=len(inputs), unit="items", ncols=100, bar_format='{l_bar}{bar}|') as pbar:

for i in inputs:

# 执行长时间操作

pbar.update(1)

在该示例中，我们定义了一个tqdm对象。total参数用于定义迭代次数，bar_format用于定义进度条的样式。