


Suivi amélioré des progrès en Python à l'aide de 'tqdm'
Lors de l'exécution de tâches de longue durée dans vos scripts Python, fournissant aux utilisateurs un retour visuel sur la progression via une barre de progression améliore considérablement l’expérience utilisateur. Cet article explorera comment vous pouvez intégrer efficacement une barre de progression dans votre code à l'aide du module 'tqdm' largement utilisé.
Dilemme initial
Le principal défi découle du Il est nécessaire de disposer de mises à jour des progrès en temps réel, car il n’est pas toujours possible de déterminer le nombre total d’itérations à l’avance. Pour résoudre ce problème, « tqdm » utilise une approche innovante qui estime le temps restant en fonction des itérations passées.
Mise en œuvre avec « tqdm »
Pour tirer parti de « tqdm » , vous pouvez simplement l'installer en utilisant 'pip install tqdm' ou 'conda install tqdm'. Une fois installé, vous pouvez facilement ajouter une barre de progression à vos boucles au sein d'une seule ligne de code :
from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(10)): # Perform your long-running task here
Cette ligne créera une barre de progression qui se mettra à jour dynamiquement à mesure que chaque itération de la boucle est terminée. Par défaut, « tqdm » affiche des informations telles que le pourcentage d'achèvement, le temps écoulé et le temps restant estimé.
Fonctionnalités améliorées
Outre ses fonctionnalités de base, « tqdm » ' offre plusieurs fonctionnalités supplémentaires :
- Support pour ordinateurs portables :Le Le module « tqdm.notebook » est spécialement conçu pour fournir des barres de progression dans les notebooks Jupyter.
- Détection automatique : Le module « tqdm.auto » choisit automatiquement entre les versions de terminal et de notebook pour une intégration.
- Fonctions d'assistance : 'tqdm.contrib' contient un utilitaire fonctions permettant d'effectuer des opérations courantes telles que l'énumération, le mappage et la compression avec des barres de progression.
- Notifications à distance : 'tqdm.contrib.telegram' et 'tqdm.contrib.discord' activent la barre de progression mises à jour à envoyer à votre téléphone, même après la déconnexion des notebooks Jupyter.
Dans En conclusion, « tqdm » offre une solution complète pour ajouter des barres de progression informatives à vos scripts Python, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et fournissant des informations précieuses sur la progression des tâches de longue durée.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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