Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
总之，它是用来显示进度条的，很漂亮，使用很直观（在循环体里边加个tqdm），而且基本不影响原程序效率。名副其实的“太强太美”了！这样在写运行时间很长的程序时，是该多么舒服啊！
tqdm官网地址：https://pypi.org/project/tqdm/
Github地址：https://github.com/tqdm/tqdm
安装
anaconda 是自动集成的
如果导入不存在，直接pip
pip install tqmd
参数
#参数介绍 iterable=None, desc=None, 传入str类型，作为进度条标题（类似于说明） total=None, 预期的迭代次数 leave=True, file=None, ncols=None, 可以自定义进度条的总长度 mininterval=0.1, 最小的更新间隔 maxinterval=10.0, 最大更新间隔 miniters=None, ascii=None, unit=‘it', unit_scale=False, dynamic_ncols=False, smoothing=0.3, bar_format=None, initial=0, position=None, postfix 以字典形式传入 详细信息 例如 速度= 10，
示例
对于任意list的使用
alist = list('letters')
bar = tqdm(alist)
for letter in bar:
bar.set_description(f"Now get {letter}")
输出结果如下：
传入任意list
pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:
pbar.set_description("Processing %s" % char)
手动控制更新
with tqdm(total=100) as pbar:
for i in range(10):
pbar.update(10)
# 也可以这样
pbar = tqdm(total=100)
for i in range(10):
pbar.update(10)
pbar.close()
示例：
结合pandas的使用
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10000000, 6))) tqdm.pandas(desc="my bar！") df.progress_apply(lambda x: x**2)
输出结果如下：
示例
在Shell的tqdm用法
$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | wc -l
857365
real 0m3.458s
user 0m0.274s
sys 0m3.325s
$ time find . -name '*.py' -exec cat \{} \; | tqdm | wc -l
857366it [00:03, 246471.31it/s]
857365
real 0m3.585s
user 0m0.862s
sys 0m3.358s
使用的参数：
$ find . -name '*.py' -exec cat \{} \; |
tqdm --unit loc --unit_scale --total 857366 /dev/null
100%|███████████████████████████████████| 857K/857K [00:04<00:00, 246Kloc/s]
备份一个目录：
$ 7z a -bd -r backup.7z docs/ | grep Compressing | tqdm --total $(find docs/ -type f | wc -l) --unit files backup.log 100%|███████████████████████████████▉| 8014/8014 [01:37<00:00, 82.29files/s]