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.
Другие уроки курса "Python"
- Множественное наследование в Python
- Отладка в командной строке
- Создание словаря в Python
- Преобразование числа в список цифр
- Частичное применение функций в Python
- Генераторы в Python
- Оформление кода по PEP 8
- Отладка регулярных выражений в Python
- Перехват исключений в Python
- Работа со строками в Python
- Печать списка с помощью метода join
- Вывод букв строки в Python
- Функция zip() в Python
- Список методов и атрибутов
- Метод split() для разделения строк
- Подсчет частотности элементов в Python
- Любовь к Python
- Проблемы с dict в Python
- Модуль future Python
- Избегайте изменяемых аргументов
- Логирование в Python
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Форматирование строк в Python
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Работа с срезами в Numpy
- Методы работы со списками
- Декораторы для регистрации функций
- Работа с файлами в Python
- Обработка исключений в Python
- Список импортированных модулей в Python
- Избегайте двойного подчеркивания
- Python 3.12: Псевдонимы типов
- Открытие и редактирование скриптов Python
- Замена переменных в Python
- Переопределение метода __lshift__
- Операторы += в Python
- Создание и инициализация объектов
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Поиск email
- ChainMap избыточные ключи
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Реализация операции -= для пользовательского класса
- Использование эмодзи в Python
- Отладка утечек памяти в Python
- Работа с YAML в Python
- Измерение времени выполнения
- Настройка вывода в Numpy
