Tqdm python что это
Отслеживаем прогресс выполнения в Python
Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.
Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.
Используем Progress
Первым у нас идёт модуль Progress.
Всё, что от вас потребуется, это указать количество ожидаемых итераций, тип индикатора и вызывать функцию при каждой итерации:
Есть индикаторы на любой вкус:
Используем tqdm
Следующей на очереди идёт библиотека tqdm.
Быстрый и расширяемый индикатор прогресса для Python и CLI
Всего один вызов функции понадобится для получения результата аналогичного предыдущему:
Само собой, в комплекте идёт куча настроек и опций.
Используем alive-progress
Ещё один вариант синтаксиса, побольше дефолтных анимаций, чем в предыдущих примерах:
GUI индикатор прогресса для скрипта
Иногда возникает необходимость предоставить конечному пользователю графический индикатор.
Сколько кода нужно, чтобы достигнуть такого результата? Немного:
Индикатор в приложении PySimpleGUI
Рассмотрим реализацию индикатора в PySimpleGUI.
Вот как это сделать:
Заключение
Как видите, нет ничего сложного в добавлении информации о прогрессе выполнения: кода немного, а отзывчивость повышается очень сильно. Используйте индикаторы, чтобы больше никогда не гадать, завис ли процесс или нет!
Отслеживаем прогресс выполнения в Python
Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.
Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.
Используем Progress
Первым у нас идёт модуль Progress.
Всё, что от вас потребуется, это указать количество ожидаемых итераций, тип индикатора и вызывать функцию при каждой итерации:
Есть индикаторы на любой вкус:
Используем tqdm
Следующей на очереди идёт библиотека tqdm.
Быстрый и расширяемый индикатор прогресса для Python и CLI
Всего один вызов функции понадобится для получения результата аналогичного предыдущему:
Само собой, в комплекте идёт куча настроек и опций.
Используем alive-progress
Ещё один вариант синтаксиса, побольше дефолтных анимаций, чем в предыдущих примерах:
GUI индикатор прогресса для скрипта
Иногда возникает необходимость предоставить конечному пользователю графический индикатор.
Сколько кода нужно, чтобы достигнуть такого результата? Немного:
Индикатор в приложении PySimpleGUI
Рассмотрим реализацию индикатора в PySimpleGUI.
Вот как это сделать:
Заключение
Как видите, нет ничего сложного в добавлении информации о прогрессе выполнения: кода немного, а отзывчивость повышается очень сильно. Используйте индикаторы, чтобы больше никогда не гадать, завис ли процесс или нет!
Python Tqdm: Сделать Индикатор Прогресса Легким
Чтобы проверить наш прогресс, мы можем использовать python tqdm и сделать с ним индикатор прогресса. Мы можем дать ваше собственное описание и использовать его на фреймах данных.
Python Tqdm: Сделать Индикатор Прогресса Легким
Это доказанный факт, что мы, люди, любим визуальные эффекты и понимаем их лучше, чем что-либо другое. То же самое происходит, когда мы работаем с большими наборами данных и выполняем работу по обработке. Если вы знаете глубокое обучение, вы согласитесь со мной, как это скучно, когда мы не знаем, сколько времени потребуется для построения нашей модели. Но предположим, что если у нас есть некоторые индикаторы прогресса, которые показывают нам, сколько прогресса мы достигли и сколько времени осталось, разве это не было бы здорово? Да, это возможно. Возможно, если мы используем библиотеку tdm в python.
Используя библиотеку tqdm, мы можем создавать консольные линейные индикаторы прогресса и индикаторы прогресса с графическим интерфейсом. Используя эти индикаторы прогресса, мы можем увидеть, не застряли ли мы где-нибудь, и немедленно поработать над этим. Кроме того, когда мы знаем, сколько времени нам потребуется для выполнения задачи, мы можем дать нашим клиентам фактическое время для доставки.
Установка и использование Python tqdm
Дело не в том, что tqdm-это единственный способ создания индикаторов прогресса в python, есть и много других методов. Но работать с tqdm намного проще, чем со многими из них. Чтобы использовать его, нам сначала нужно установить его.
Для его установки используйте – pip install tqdm
В tdm есть несколько параметров; давайте разберемся в них по одному.
Параметры в Python Tqdm
Iterable– Это может быть диапазон, список, ход которого мы должны проверить.
Приведенные выше результаты показывают, что в общей сложности 200 итераций выполнялись со скоростью 94,85 итерации в секунду. Общее время составляло ок. 2 секунды.
desc: Используя этот параметр, мы можем указать текст, который хотим показать перед индикатором выполнения.
Приведенный выше вывод показывает, что 5000000 итераций произошли со скоростью 4389678,95 ит/с.
Disable:- Если нам не нужно показывать индикатор выполнения, мы можем установить. По умолчанию значение disable равно False.
Чтобы лучше понять этот параметр, мы попытаемся дать ему два различных аргумента.
ascii: Используя этот параметр, мы можем дать любое значение в индикаторе выполнения. Вы лучше поймете это на примере.
Примеры Python tqdm с использованием понимания списка
Python tqdm С графическим интерфейсом
Вы также можете сделать индикатор выполнения с графическим интерфейсом, который, несомненно, поможет вам лучше понять ход выполнения. Библиотека Python tqdm имеет отдельную функцию ‘tqdm_gui’ для этой задачи с почти той же функцией, только с разными именами и href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Interface_(вычисление)”>Интерфейс. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Interface_(вычисление)”>Интерфейс.
Интеграция фрейма данных Pandas и Python tqdm
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 0 | 8649 | 1764 | 9801 | 9801 | 3364 | 9 |
| 1 | 2209 | 9 | 7396 | 5929 | 8464 | 25 |
| 2 | 6561 | 441 | 100 | 1521 | 2916 | 169 |
| 3 | 6084 | 121 | 784 | 9801 | 7744 | 1296 |
| 4 | 7396 | 1 | 2500 | 81 | 100 | 7569 |
| 5 | 4761 | 4624 | 7056 | 121 | 25 | 6400 |
| 6 | 225 | 5476 | 6241 | 3249 | 196 | 7744 |
| 7 | 2401 | 4489 | 5625 | 676 | 36 | 6724 |
| 8 | 25 | 2809 | 4489 | 1369 | 729 | 8464 |
| 9 | 64 | 9801 | 2209 | 900 | 1225 | 4225 |
Должен Читать
Вывод-
Мы обсудили почти все, что вам понадобится, чтобы использовать python tqdm в реальной жизни. Мы использовали его для диапазонов, списков и фреймов данных. Попробуйте исследовать больше, используя его на файлах.
Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы.
tqdm 4.62.3
pip install tqdm Copy PIP instructions
Released: Sep 20, 2021
Fast, Extensible Progress Meter
Navigation
Project links
Statistics
View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery
License: MIT License, Mozilla Public License 2.0 (MPL 2.0) (MPLv2.0, MIT Licences)
Tags progressbar, progressmeter, progress, bar, meter, rate, eta, console, terminal, time
Maintainers
Classifiers
Project description
tqdm derives from the Arabic word taqaddum (تقدّم) which can mean “progress,” and is an abbreviation for “I love you so much” in Spanish (te quiero demasiado).
It can also be executed as a module with pipes:
Overhead is low – about 60ns per iteration (80ns with tqdm.gui), and is unit tested against performance regression. By comparison, the well-established ProgressBar has an 800ns/iter overhead.
In addition to its low overhead, tqdm uses smart algorithms to predict the remaining time and to skip unnecessary iteration displays, which allows for a negligible overhead in most cases.
tqdm works on any platform (Linux, Windows, Mac, FreeBSD, NetBSD, Solaris/SunOS), in any console or in a GUI, and is also friendly with IPython/Jupyter notebooks.
tqdm does not require any dependencies (not even curses!), just Python and an environment supporting carriage return \r and line feed \n control characters.
Installation
Latest PyPI stable release
Latest development release on GitHub
Pull and install pre-release devel branch:
Latest Conda release
Latest Snapcraft release
There are 3 channels to choose from:
Note that snap binaries are purely for CLI use (not import-able), and automatically set up bash tab-completion.
Latest Docker release
Other
There are other (unofficial) places where tqdm may be downloaded, particularly for CLI use:
Changelog
Usage
tqdm is very versatile and can be used in a number of ways. The three main ones are given below.
Iterable-based
Wrap tqdm() around any iterable:
trange(i) is a special optimised instance of tqdm(range(i)):
Instantiation outside of the loop allows for manual control over tqdm():
Manual
Manual control of tqdm() updates using a with statement:
If the optional variable total (or an iterable with len()) is provided, predictive stats are displayed.
with is also optional (you can just assign tqdm() to a variable, but in this case don’t forget to del or close() at the end:
Module
The example below demonstrate counting the number of lines in all Python files in the current directory, with timing information included.
Note that the usual arguments for tqdm can also be specified.
Backing up a large directory?
This can be beautified further:
Or done on a file level using 7-zip:
Pre-existing CLI programs already outputting basic progress information will benefit from tqdm’s --update and --update_to flags:
FAQ and Known Issues
The most common issues relate to excessive output on multiple lines, instead of a neat one-line progress bar.
Documentation
Parameters
Iterable to decorate with a progressbar. Leave blank to manually manage the updates.
Prefix for the progressbar.
The number of expected iterations. If unspecified, len(iterable) is used if possible. If float(“inf”) or as a last resort, only basic progress statistics are displayed (no ETA, no progressbar). If gui is True and this parameter needs subsequent updating, specify an initial arbitrary large positive number, e.g. 9e9.
If [default: True], keeps all traces of the progressbar upon termination of iteration. If None, will leave only if position is 0.
Specifies where to output the progress messages (default: sys.stderr). Uses file.write(str) and file.flush() methods. For encoding, see write_bytes.
The width of the entire output message. If specified, dynamically resizes the progressbar to stay within this bound. If unspecified, attempts to use environment width. The fallback is a meter width of 10 and no limit for the counter and statistics. If 0, will not print any meter (only stats).
Minimum progress display update interval [default: 0.1] seconds.
Maximum progress display update interval [default: 10] seconds. Automatically adjusts miniters to correspond to mininterval after long display update lag. Only works if dynamic_miniters or monitor thread is enabled.
Minimum progress display update interval, in iterations. If 0 and dynamic_miniters, will automatically adjust to equal mininterval (more CPU efficient, good for tight loops). If > 0, will skip display of specified number of iterations. Tweak this and mininterval to get very efficient loops. If your progress is erratic with both fast and slow iterations (network, skipping items, etc) you should set miniters=1.
If unspecified or False, use unicode (smooth blocks) to fill the meter. The fallback is to use ASCII characters ” 123456789#”.
Whether to disable the entire progressbar wrapper [default: False]. If set to None, disable on non-TTY.
String that will be used to define the unit of each iteration [default: it].
If 1 or True, the number of iterations will be reduced/scaled automatically and a metric prefix following the International System of Units standard will be added (kilo, mega, etc.) [default: False]. If any other non-zero number, will scale total and n.
If set, constantly alters ncols and nrows to the environment (allowing for window resizes) [default: False].
Exponential moving average smoothing factor for speed estimates (ignored in GUI mode). Ranges from 0 (average speed) to 1 (current/instantaneous speed) [default: 0.3].
The initial counter value. Useful when restarting a progress bar [default: 0]. If using float, consider specifying or similar in bar_format, or specifying unit_scale.
Specify the line offset to print this bar (starting from 0) Automatic if unspecified. Useful to manage multiple bars at once (eg, from threads).
Specify additional stats to display at the end of the bar. Calls set_postfix(**postfix) if possible (dict).
[default: 1000], ignored unless unit_scale is True.
If (default: None) and file is unspecified, bytes will be written in Python 2. If True will also write bytes. In all other cases will default to unicode.
Passed to refresh for intermediate output (initialisation, iterating, and updating).
The screen height. If specified, hides nested bars outside this bound. If unspecified, attempts to use environment height. The fallback is 20.
Bar colour (e.g. ‘green’, ‘#00ff00’).
Don’t display until [default: 0] seconds have elapsed.
Extra CLI Options
Returns
Convenience Functions
Submodules
contrib
The tqdm.contrib package also contains experimental modules:
Examples and Advanced Usage
Description and additional stats
Custom information can be displayed and updated dynamically on tqdm bars with the desc and postfix arguments:
Points to remember when using in the bar_format string:
Additional bar_format parameters may also be defined by overriding format_dict, and the bar itself may be modified using ascii:
Nested progress bars
tqdm supports nested progress bars. Here’s an example:
For manual control over positioning (e.g. for multi-processing use), you may specify position=n where n=0 for the outermost bar, n=1 for the next, and so on. However, it’s best to check if tqdm can work without manual position first.
Note that in Python 3, tqdm.write is thread-safe:
Hooks and callbacks
tqdm can easily support callbacks/hooks and manual updates. Here’s an example with urllib:
``urllib.urlretrieve`` documentation
Inspired by twine#242. Functional alternative in examples/tqdm_wget.py.
It is recommend to use miniters=1 whenever there is potentially large differences in iteration speed (e.g. downloading a file over a patchy connection).
Wrapping read/write methods
To measure throughput through a file-like object’s read or write methods, use CallbackIOWrapper:
Alternatively, use the even simpler wrapattr convenience function, which would condense both the urllib and CallbackIOWrapper examples down to:
The requests equivalent is nearly identical:
Custom callback
tqdm is known for intelligently skipping unnecessary displays. To make a custom callback take advantage of this, simply use the return value of update(). This is set to True if a display() was triggered.
asyncio
Note that break isn’t currently caught by asynchronous iterators. This means that tqdm cannot clean up after itself in this case:
Instead, either call pbar.close() manually or use the context manager syntax:
Pandas Integration
Due to popular demand we’ve added support for pandas – here’s an example for DataFrame.progress_apply and DataFrameGroupBy.progress_apply:
In case you’re interested in how this works (and how to modify it for your own callbacks), see the examples folder or import the module and run help().
Keras Integration
A keras callback is also available:
Dask Integration
A dask callback is also available:
IPython/Jupyter Integration
IPython/Jupyter is supported via the tqdm.notebook submodule:
In addition to tqdm features, the submodule provides a native Jupyter widget (compatible with IPython v1-v4 and Jupyter), fully working nested bars and colour hints (blue: normal, green: completed, red: error/interrupt, light blue: no ETA); as demonstrated below.
The notebook version supports percentage or pixels for overall width (e.g.: ncols='100%' or ncols='480px' ).
It is also possible to let tqdm automatically choose between console or notebook versions by using the autonotebook submodule:
Note that this will issue a TqdmExperimentalWarning if run in a notebook since it is not meant to be possible to distinguish between jupyter notebook and jupyter console. Use auto instead of autonotebook to suppress this warning.
Note that notebooks will display the bar in the cell where it was created. This may be a different cell from the one where it is used. If this is not desired, either
The keras callback has a display() method which can be used likewise:
Another possibility is to have a single bar (near the top of the notebook) which is constantly re-used (using reset() rather than close()). For this reason, the notebook version (unlike the CLI version) does not automatically call close() upon Exception.
Custom Integration
To change the default arguments (such as making dynamic_ncols=True), simply use built-in Python magic:
For further customisation, tqdm may be inherited from to create custom callbacks (as with the TqdmUpTo example above) or for custom frontends (e.g. GUIs such as notebook or plotting packages). In the latter case:
Consider overloading display() to use e.g. self.frontend(**self.format_dict) instead of self.sp(repr(self)).
Some submodule examples of inheritance:
Dynamic Monitor/Meter
You can use a tqdm as a meter which is not monotonically increasing. This could be because n decreases (e.g. a CPU usage monitor) or total changes.
One example would be recursively searching for files. The total is the number of objects found so far, while n is the number of those objects which are files (rather than folders):
Using update(0) is a handy way to let tqdm decide when to trigger a display refresh to avoid console spamming.
Writing messages
This is a work in progress (see #737).
Since tqdm uses a simple printing mechanism to display progress bars, you should not write any message in the terminal using print() while a progressbar is open.
To write messages in the terminal without any collision with tqdm bar display, a .write() method is provided:
By default, this will print to standard output sys.stdout. but you can specify any file-like object using the file argument. For example, this can be used to redirect the messages writing to a log file or class.
Redirecting writing
If using a library that can print messages to the console, editing the library by replacing print() with tqdm.write() may not be desirable. In that case, redirecting sys.stdout to tqdm.write() is an option.
To redirect sys.stdout, create a file-like class that will write any input string to tqdm.write(), and supply the arguments file=sys.stdout, dynamic_ncols=True.
A reusable canonical example is given below:
Redirecting logging
Similar to sys.stdout/sys.stderr as detailed above, console logging may also be redirected to tqdm.write().
Warning: if also redirecting sys.stdout/sys.stderr, make sure to redirect logging first if needed.
Helper methods are available in tqdm.contrib.logging. For example:
Monitoring thread, intervals and miniters
tqdm implements a few tricks to increase efficiency and reduce overhead.
However, consider a case with a combination of fast and slow iterations. After a few fast iterations, dynamic_miniters will set miniters to a large number. When iteration rate subsequently slows, miniters will remain large and thus reduce display update frequency. To address this:
The monitoring thread should not have a noticeable overhead, and guarantees updates at least every 10 seconds by default. This value can be directly changed by setting the monitor_interval of any tqdm instance (i.e. t = tqdm.tqdm(. ); t.monitor_interval = 2). The monitor thread may be disabled application-wide by setting tqdm.tqdm.monitor_interval = 0 before instantiation of any tqdm bar.
Merch
Contributions
All source code is hosted on GitHub. Contributions are welcome.
See the CONTRIBUTING file for more information.