Python 진행률 표시줄: 실시간 진행률 시각화
Python에서는 시간이 많이 걸리는 실행 시 진행률 표시줄을 표시하는 것이 바람직한 경우가 많습니다. 작업. 이를 통해 사용자에게 스크립트 진행 상황에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 사용자 경험을 크게 향상할 수 있습니다.
tqdm을 사용하는 솔루션:
tqdm 라이브러리는 강력한 도구입니다. Python 루프에 진행률 측정기를 쉽게 추가할 수 있습니다. tqdm을 사용하려면:
- conda install tqdm 또는 pip install tqdm을 사용하여 라이브러리를 설치합니다.
- 라이브러리를 Python 스크립트로 가져옵니다.
- tqdm 기능을 사용하여 루프를 감싸십시오. 예:
from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(10)): # Time-consuming operation
현재 반복, 완료율 및 남은 예상 시간을 보여주는 진행률 표시줄이 표시됩니다.
고급 기능:
- tqdm.auto: 자동 작동 터미널 및 노트북 환경 모두에서.
- tqdm.contrib: 열거 및 매핑과 같은 일반적인 작업을 위한 도우미 기능을 제공합니다.
- tqdm.contrib.concurrent: 병렬을 위한 동시 맵 포함 처리 중입니다.
- tqdm.contrib.telegram/tqdm.contrib.discord: 모바일 메시징 앱에 진행 상황 업데이트를 보냅니다.
Telegram 모바일 앱 통합 :
사용 tqdm.contrib.telegram을 사용하면 Telegram 모바일 앱에서 직접 진행 업데이트를 받을 수 있습니다. 이를 통해 터미널이나 노트북에서 멀리 떨어져 있을 때에도 Python 스크립트의 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.
이 기능을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.
- tqdm을 설치하세요. .contrib.telegram 패키지.
- Telegram 봇을 생성하고 획득하세요. 토큰.
- TelegramReporter 개체를 초기화하고 tqdm 진행률 표시줄에 전달합니다.
이러한 향상된 기능을 통해 진행률 표시줄의 기능을 활용하여 사용자에게 보다 대화형이고 Python 스크립트가 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하는 동안 유익한 경험을 제공합니다.
위 내용은 내 Python 코드에 실시간 진행률 표시줄을 어떻게 추가할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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