Курс Python → Progress с библиотекой tqdm

Progress — это удобный инструмент в Python для создания индикаторов состояния во время выполнения программы. Он позволяет выводить на экран информацию о прогрессе выполнения задачи с минимальными усилиями со стороны разработчика.

Для использования Progress необходимо установить библиотеку tqdm, которая предоставляет удобные методы для создания индикаторов прогресса. После установки библиотеки можно импортировать необходимые классы и функции для работы с индикаторами.

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(10)):
    time.sleep(0.5)

В данном примере мы используем tqdm для создания индикатора прогресса в цикле от 0 до 9. Функция tqdm(range(10)) создает объект-индикатор, который автоматически обновляется при каждой итерации цикла. Метод time.sleep(0.5) добавлен для имитации задержки выполнения задачи.

Progress позволяет не только отображать индикатор прогресса, но и добавлять дополнительную информацию, такую как описание задачи, текущее значение или оценочное время завершения. Это делает процесс отслеживания выполнения задачи более информативным и удобным для пользователя.

Использование Progress сокращает объем необходимого кода для создания индикаторов прогресса и упрощает процесс мониторинга выполнения задач. Благодаря удобному интерфейсу и дополнительным возможностям, Progress становится незаменимым инструментом при разработке программ на Python.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Перемешивание списка с shuffle()
  2. Метод get для словарей
  3. Оператор обр. импликации
  4. Получение частей дроби
  5. Шаблоны и наследование в Flask
  6. Установка random seed в Python
  7. Проверка класса объекта
  8. Получение ID текущего процесса
  9. Копирование объектов в Python
  10. Сортировка в Python
  11. Атрибуты класса и экземпляра
  12. Добавление кнопки в tkinter
  13. Область видимости переменных
  14. Декораторы в Python
  15. Поиск уникальных элементов строкой в Python
  16. Метод __imod__ для Python
  17. Создание и удаление объектов
  18. Активация Matplotlib в Jupyter
  19. Измерение времени выполнения кода
  20. Извлечение статей с newspaper3k
  21. Значения по умолчанию в Python
  22. Удаление ключа из словаря
  23. Python: Splat-оператор и splatty-splat
  24. Переопределение метода __lshift__
  25. Замер времени выполнения кода
  26. Библиотека schedule: планировщик задач
  27. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  28. Поиск частого элемента
  29. Функция pow() — возвести число в степень
  30. Объединение списков в Python
  31. Разделение функций на этапы
  32. Подсчет элементов с помощью Counter
  33. Enum в Python
  34. Оператор space-invader
  35. Явный импорт в Python
  36. Проверка памяти объекта
  37. Управление памятью в Python
  38. Атрибуты класса и экземпляра
  39. Метод join() для объединения элементов в строку.
  40. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  41. Управление пакетами с pip
  42. Очистка данных в Python
  43. Библиотека sh: использование команд bash в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний