


Wie kann ich meinen langwierigen Python-Aufgaben Echtzeit-Fortschrittsbalken hinzufügen?
Echtzeit-Fortschrittsbalken für langwierige Python-Aufgaben
Haben Sie jemals die Frustration erlebt, dass die Ausführung eines Skripts eine Ewigkeit dauert und Sie verlassen? ohne Hinweis auf den Fortschritt? Mit den Fortschrittsbalkenbibliotheken von Python können Sie diese mühsamen Wartezeiten in visuell informative Erlebnisse verwandeln.
Eine dieser Bibliotheken ist tqdm, ein unverzichtbares Tool zum Hinzufügen einer Fortschrittsanzeige zu Ihren For-Schleifen oder anderen zeitaufwändigen Vorgängen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie einen animierten Fortschrittsbalken anzeigen, der Sie über den Abschlussprozentsatz und die verbleibende Zeit informiert.
Angenommen, Sie haben eine Funktion, deren Abschluss einige Zeit in Anspruch nimmt und die „True“ zurückgibt, wenn sie abgeschlossen ist Erledigt. Um den Fortschritt mit tqdm zu überwachen, schließen Sie Ihre Schleife einfach in einen tqdm-Fortschrittsbalken ein:
from time import sleep from tqdm import tqdm def task(): # Your time-consuming task here return True for i in tqdm(range(10)): task() sleep(3)
Dadurch wird ein Fortschrittsbalken wie dieser angezeigt:
60%|██████ | 6/10 [00:18<p>tqdm bietet auch eine Notebook-Version an , sodass Sie Fortschrittsbalken nahtlos in Jupyter-Notizbüchern verwenden können.</p><p>Zusätzlich zur Benutzerfreundlichkeit bietet tqdm umfangreiche Funktionen Anpassungsmöglichkeiten. Sie können beispielsweise das Erscheinungsbild des Fortschrittsbalkens steuern, die Anzeigegenauigkeit anpassen und sogar Benachrichtigungen an Ihr Telefon senden, wenn die Aufgabe abgeschlossen ist.</p><p>Mit tqdm können Sie die Benutzererfahrung von verbessern Ihre Python-Skripte, indem Sie sie mit Fortschrittsaktualisierungen in Echtzeit versorgen. Ganz gleich, ob es sich um langwierige Schleifen oder zeitraubende Funktionen handelt, mit tqdm können Sie Ihre Benutzer während des gesamten Ausführungsprozesses auf dem Laufenden halten und einbeziehen.</p>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich meinen langwierigen Python-Aufgaben Echtzeit-Fortschrittsbalken hinzufügen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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