当前位置: 首页 > news >正文

【Python】tqdm 模块

import mathfrom tqdm import tqdm, trange# 计算阶乘
results_1 = []for i in range(6666):results_1.append(math.factorial(i))

这是一个循环计算阶乘的程序,我们不知道程序运行的具体情况,如果能加上一个程序运行过程的进度条,那可就太有趣了。

results_2 = []for i in tqdm(range(6666)):results_2.append(math.factorial(i))

直接加上 tqdm() 就好啦,下面是在 jupyter lab 上运行的结果。

results_3 = []for i in trange(6666):results_2.append(math.factorial(i))

我们也可以直接在 range(6666) 前加上一个 t,使用 trange() 也有同样的效果。

trangetqdm 的主要区别是 trange 只接受范围参数,而 tqdm 可以接受任何可迭代对象。此外,trange 相对于 tqdm 来说更加轻量级,只提供了一些基本的进度条功能。如果您只需要简单的进度条并且您的循环是迭代范围,则使用 trange 可能更加合适。

import mathfrom tqdm.notebook import tqdm, trange# 计算阶乘
results_1 = []for i in trange(6666):results_1.append(math.factorial(i))

使用 tqdm.notebook 可以使在 jupyter lab 上运行的进度条变的好看一些,效果如下。

import math
from tqdm import tqdm, trangeresults_1 = [math.factorial(i) for i in tqdm(range(6666))]
results_2 = [math.factorial(i) for i in (trange(6666))]

这是在 PyCharm 中运行的进度条。

import mathfrom tqdm import tqdm, trange# 计算阶乘
results_1 = []for i in tqdm(range(6666), ncols=100):results_1.append(math.factorial(i))

参数 ncols:整个输出信息的宽度。最上面运行的那个都换行了,太丑了哈。

import mathfrom tqdm import tqdm, trange# 计算阶乘
results_1 = []for i in tqdm(range(6666), ncols=100, desc='newjeans', colour='green'):results_1.append(math.factorial(i))

desc: 进度条的前缀信息。colour:进度条的颜色。下面是效果。

# 自定义进度条,前导信息
proc_bar = tqdm(range(6666), ncols=100)
for i in proc_bar:proc_bar.set_description(f"正在计算{i}")math.factorial(i)

进度条的前导信息设置,初始化一个 tqdm 对象,使用 set_description() 方法。

proc_bar = tqdm(range(6666), ncols=100)
for i in proc_bar:proc_bar.set_postfix({"正在计算" : i})math.factorial(i)

进度条后缀信息设置,初始化一个 tqdm 对象,使用 set_postfix() 方法。

http://www.lryc.cn/news/36364.html

相关文章:

  • 论文阅读:Adversarial Cross-Modal Retrieval对抗式跨模式检索
  • 计算机网络复习
  • unity动画--动画绑定,转换,用脚本触发
  • 车载汽车充气泵PCBA方案
  • Android 连接 MySQL 数据库教程
  • tmall.item.update.schema.get( 天猫编辑商品规则获取 )
  • Leetcode 2379. 得到 K 个黑块的最少涂色次数
  • [深入理解SSD系列 闪存实战2.1.3] 固态硬盘闪存的物理学原理_NAND Flash 的读、写、擦工作原理
  • 总结:Linux内核相关
  • flutter工程创建过程中遇到一些问题。
  • 记录实现操作系统互斥锁的一次思考
  • 计算机SCI期刊的分值是什么意思? - 易智编译EaseEditing
  • 5MW风电永磁直驱发电机-1200V直流并网MATLAB仿真模型
  • 10 个常见的 JavaScript 面试问题以及如何回答它们
  • 字节跳动-今日头条后端开发一面面经
  • 再见 ETHDenver 2023
  • 阿里云dataworks表操作
  • 【latex】总结最近使用到的画图、表格及公式操作
  • excel表格数字乱码怎么恢复正常
  • 泰山众筹电商模式的分析
  • [算法]归并排序
  • 【UE4 RTS游戏】05-自定义日期和时间
  • ES的restful风格的HTTP方法详解
  • 第十三章 opengl之模型(导入3D模型)
  • html标签表示!
  • 前端优化,webpack打包删除无用文件,并附上批量删除文件脚本!非常好用
  • SpringCloud之 LoadBalancer负载均衡
  • idm如何下载种子文件和磁力链接 idm如何下载torrent
  • UE4 安卓AR 识别图片
  • 数字化服务环境下高校成人教育图书馆服务工作的发展方向