from tqdm import tqdm的全面解析

一、 簡介

在Python語言中，tqdm庫是一個提供進度條、可迭代對象和時間差等功能的庫。它能夠幫助程序員更加直觀地了解代碼的運行進度，從而更好地優化代碼、提高效率。其中最常用的功能是進度條，它可以幫助程序員清晰地看到某個任務執行的進度情況和當前耗時。

二、 tqdm的基礎用法

假設我們有一個需要處理的可迭代對象，例如一個長度為10的列表，並進行處理。假設我們想要在處理過程中輸出進度條，代碼如下：

from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(10)):
    do_something(i)

以上代碼將在處理過程中輸出一個進度條，另外還會顯示當前處理的進度百分比和預計剩餘時間等信息。

如果想要在處理過程中顯示更多的信息，也可以自己指定格式，例如:

from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(10), desc="Processing", bar_format="{l_bar}{bar} | {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}{postfix}]"):
    do_something(i)

以上代碼中，desc參數用於指定進度條前面的標題；bar_format參數用於指定進度條的格式。其中，”l_bar”表示左邊的進度條，”bar”表示中間的進度條，”n_fmt”表示當前正在處理的數值，”total_fmt”表示總共需要處理的數值，”elapsed”表示當前的處理時間，”remaining”表示預計剩餘時間，”rate_fmt”表示處理速度，”postfix”表示進度信息的後綴。

三、 tqdm的高級用法

除了基本用法，tqdm還提供了很多高級用法，例如子進程、文件讀寫、網路傳輸等等。下面我們介紹幾種比較常用的場景：

1. 文件傳輸進度條

文件傳輸是比較常見的一個應用場景，本質上也是一種讀取操作。假設我們有一個100M大小的文件，想要在上傳或下載文件的過程中展示進度條。

from tqdm import tqdm
import requests

url = "http://test.com/test_file.zip"
res = requests.get(url, stream=True)

total_size = int(res.headers.get('content-length', 0)) # 獲取下載文件的總大小
chunk_size = 1024 # 每次傳輸的大小
bar = tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True) # 初始化進度條

with open('test_file.zip', 'wb') as f:
    for chunk in res.iter_content(chunk_size=chunk_size):
        if chunk: # filter out keep-alive new chunks
            f.write(chunk)
            bar.update(len(chunk))
bar.close()

以上代碼中，使用requests庫下載文件，同時使用iter_content來逐步寫文件，每寫一個chunk後就調用tqdm實例的update方法，告訴進度條已經寫了多少位元組的數據。

2. 多進程並發進度條

在處理大量數據的時候，有時需要採用多進程並發的方式進行加速。比如我們需要對一個列表中的數值進行平方處理，直接使用for循環可能十分緩慢，同時需要處理大量數據，此時可以採用多進程的方式進行優化。同時在多個進程中顯示一個總體進度條，類似於以下效果：

100%|██████████| 100/100 [00:15<00:00,  6.39it/s]

實現代碼如下：

from tqdm import tqdm
import concurrent.futures

def doit(x):
    return x*x

def parallel_process(array, function, n_jobs=2):
    if n_jobs<=0:
        n_jobs = max(1, len(array)//(len(array)//n_jobs))

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=n_jobs) as executor:
        results = list(tqdm(executor.map(function, array),
                            total=len(array),
                            desc=f"Multi-process computation",
                            unit="element",
                            ncols=90))
    return results

if __name__ == '__main__':
    array = list(range(100))
    result = parallel_process(array, doit)

以上代碼中，我們採用concurrent.futures庫中的map方法對列表array進行處理，同時使用ProcessPoolExecutor來開啟多進程，每個進程處理一個元素，最後返回處理結果。在使用tqdm來顯示總體進度條，同時設置ncols參數來控制展示的寬度。

四、 小結

本文介紹了tqdm的使用方法，從基礎用法到高級用法都進行了詳細的講解。在實際編程過程中，tqdm可以幫助程序員實現了解程序運行進度的同時，對優化代碼、提高效率、並發處理提供了簡潔而powerful的助力。希望本文能夠為讀者提供有益的信息和引導，幫助大家更好地掌握tqdm庫的使用方法。