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. Множественное наследование в Python
  2. Отладка в командной строке
  3. Создание словаря в Python
  4. Преобразование числа в список цифр
  5. Частичное применение функций в Python
  6. Генераторы в Python
  7. Оформление кода по PEP 8
  8. Отладка регулярных выражений в Python
  9. Перехват исключений в Python
  10. Работа со строками в Python
  11. Печать списка с помощью метода join
  12. Вывод букв строки в Python
  13. Функция zip() в Python
  14. Список методов и атрибутов
  15. Метод split() для разделения строк
  16. Подсчет частотности элементов в Python
  17. Любовь к Python
  18. Проблемы с dict в Python
  19. Модуль future Python
  20. Избегайте изменяемых аргументов
  21. Логирование в Python
  22. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  23. Форматирование строк в Python
  24. UserList в Python: Описание и примеры использования
  25. Работа с срезами в Numpy
  26. Методы работы со списками
  27. Декораторы для регистрации функций
  28. Работа с файлами в Python
  29. Обработка исключений в Python
  30. Список импортированных модулей в Python
  31. Избегайте двойного подчеркивания
  32. Python 3.12: Псевдонимы типов
  33. Открытие и редактирование скриптов Python
  34. Замена переменных в Python
  35. Переопределение метода __lshift__
  36. Операторы += в Python
  37. Создание и инициализация объектов
  38. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  39. Поиск email
  40. ChainMap избыточные ключи
  41. OrderedDict — упорядоченный словарь
  42. SciPy: широкий функционал для математических операций
  43. Замена атрибута в именованном кортеже
  44. Реализация операции -= для пользовательского класса
  45. Использование эмодзи в Python
  46. Отладка утечек памяти в Python
  47. Работа с YAML в Python
  48. Измерение времени выполнения
  49. Настройка вывода в Numpy

Marketello читают маркетологи из крутых компаний