


Résolvez intelligemment les conflits entre la barre de progression Python TQDM et la fonction d'impression
Lorsque vous utilisez la bibliothèque TQDM de Python pour afficher les barres de progression, l'utilisation de la fonction print
dans la boucle peut amener la barre de progression à afficher des problèmes d'impression déroutants et en double. En effet, tqdm
affiche la progression en rafraîchissant la ligne actuelle, et print
enveloppera chaque fois qu'elle est appelée, et les deux interfèrent les uns avec les autres.
L'exemple suivant démontre ce problème:
heure d'importation à partir de TQDM IMPORT TQDM pour I dans TQDM (plage (100)): Temps. Imprimer (i) # Ici, cela entraînera une confusion dans la barre de progression
Pour éviter ce problème, il est recommandé de ne pas utiliser print
directement dans la boucle tqdm
. Nous pouvons utiliser des variables d'environnement pour contrôler l'opportunité de produire des informations de débogage, afin d'imprimer des informations détaillées en cas de besoin, et généralement afficher uniquement une barre de progression simple.
Le code amélioré est le suivant:
Importer un système d'exploitation heure d'importation à partir de TQDM IMPORT TQDM debug_mode = os.environ.get ('debug') # Obtenir un débogage variable de l'environnement Si Debug_Mode! = '1': iterator = TQDM (plage (100)) autre: iterator = gamme (100) pour i dans itérateur: Temps. Si debug_mode == '1': print (f "itération: {i}") # imprimer uniquement en mode débogage
En définissant la variable d'environnement DEBUG=1
, vous pouvez activer le mode de débogage et imprimer des informations d'itération; Sinon, seule tqdm
est affichée pour garder la sortie soignée. Cette méthode contrôle la sortie de manière flexible, en évitant le conflit entre print
et tqdm
.
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!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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