Tqdm，一个让 Python 不再无聊的幕后英雄

大家好！我是爱摸鱼的小鸿，关注我，收看每期的编程干货。

一个简单的库，也许能够开启我们的智慧之门，
一个普通的方法，也许能在危急时刻挽救我们于水深火热，
一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，
一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……

神奇的 Python 库之旅，第 2 章

一、Tqdm 简介和安装

你是否厌倦了冰冷的代码和无趣的编程过程？是否渴望一种能够让编程变得更加生动有趣的方式？

等待程序执行过程中无疑是一种痛苦的煎熬，有时候不知道是卡 bug 还是咋了，可能吃完饭回来程序就崩了，这种感觉，大概只有程序员能懂了。。。
在这里插入图片描述

而在编程的世界里，有一些小小的工具或库，它们或许不够炫酷，但却有着令人惊喜的魔力。

今天，我们要探讨的主角就是这样一个“小而美”的 Python 库——Tqdm，它或许看起来普普通通，但当你真正体验过它的魅力后，你会发现它是一颗闪耀的星星

Tqdm，全称“taqaddum”，是阿拉伯语中“进展”或“进步”的意思，正如其名，tqdm 致力于让你的代码执行过程更加直观、更有进展。

它是一个快速、可扩展的 Python 进度条工具，可以轻松地将迭代过程中的进度可视化，让你一目了然地了解代码的执行情况，为你的代码运行过程增添一份魔法般的感觉

安装 tqdm 非常简单，只需要使用 pip 命令即可：

python">pip install tqdm

安装完成后，我们可以尝试一些基本的用法，比如：

python">from tqdm import tqdm
import time
import randomfor i in tqdm(range(20)):time.sleep(random.random())  # 模拟耗时操作

这段代码会展示一个美观的进度条，让你的代码运行过程不再无聊，效果如下：

python"> 75%|███████▌  | 15/20 [00:07<00:02,  2.07it/s]

Github 项目地址：

python">https://github.com/tqdm/tqdm

接下来说说 Tqdm 的高级用法。

二、Tqdm 高级用法

除了基本的进度条显示外，tqdm 还支持许多高级用法，比如显示额外信息、定制化进度条样式等。例如，我们可以这样使用 tqdm ：

python">from tqdm import tqdm
import timewith tqdm(total=100, desc='Processing', unit='items') as pbar:for i in range(100):time.sleep(0.1)  # 模拟耗时操作pbar.update(1)  # 更新进度条pbar.set_postfix({'status': 'completed'})

这段代码展示了一个带有描述和单位的进度条，同时还会显示任务完成状态，让进度追踪变得更加直观。

三、Tqdm 应用场景

tqdm 不仅可以用于 Python 的基本编程，还可以在数据处理、机器学习、科学计算等领域发挥重要作用。比如，在数据处理中，我们可以这样使用 tqdm ：

python">import pandas as pd
from tqdm import tqdm# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'Age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)# 使用Tqdm美化数据处理过程
for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=len(df)):# 在这里进行数据处理操作pass

通过 tqdm ，我们不仅可以清晰地了解数据处理的进度，还可以在处理大规模数据时更好地掌握时间。

四、Tqdm 进阶技巧

实时更新进度
除了基本用法和应用场景外，tqdm 还有一些进阶技巧，比如实时更新进度、自定义进度条样式等。这些技巧可以让我们更好地利用 tqdm ，提高编程效率。例如，我们可以这样实时更新进度条

python">from tqdm import tqdm
import timefor i in tqdm(range(100), desc='Processing', unit='items', ncols=100):time.sleep(0.1)  # 模拟耗时操作

这段代码展示了如何实时更新进度条的样式，让进度显示更加清晰。

为爬虫增添一抹色彩
通过 tqdm ，我们不仅可以监控爬虫的进度，还可以实时了解每个请求的处理情况，让爬虫之旅更加有趣

python">import requests
from tqdm import tqdm# 定义爬取函数
def crawl_website(urls):for url in tqdm(urls):# 发送请求response = requests.get(url)# 在这里进行数据处理操作pass# 待爬取的网址列表
urls = ['http://example1.com', 'http://example2.com', 'http://example3.com']# 调用爬取函数
crawl_website(urls)

通过以上示例，相信大家已经感受到 tqdm 的魅力所在了吧！它不仅让编程变得更加生动有趣，还能够提升我们的工作效率。无论是在学习、工作还是个人项目中，都可以尝试使用 tqdm 来让编程之路更加愉快！

其实只要是耗时的操作都可以用 tqdm 实现进度条，可视化展示一个优雅的处理过程，当然你也可以通过在其中加入日志（logger）或者直接打印（print）信息也可以看到程序执行的过程

更多功能可参考官方文档：