


Bagaimanakah Saya Boleh Menambah Bar Kemajuan Masa Nyata pada Tugas Python Panjang Saya?
Bar Kemajuan Masa Nyata untuk Tugasan Python yang Panjang
Pernahkah anda menghadapi kekecewaan skrip yang mengambil masa yang lama untuk dilaksanakan, meninggalkan anda tanpa menunjukkan kemajuannya? Dengan perpustakaan bar kemajuan Python, anda boleh mengubah penantian yang sukar ini menjadi pengalaman visual bermaklumat.
Salah satu perpustakaan tersebut ialah tqdm, alat yang sangat diperlukan untuk menambahkan meter kemajuan pada gelung anda atau operasi lain yang memakan masa. Dengan hanya beberapa baris kod, anda boleh memaparkan bar kemajuan animasi yang memaklumkan anda tentang peratusan penyiapan dan baki masa.
Sebagai contoh, katakan anda mempunyai fungsi yang mengambil masa untuk disiapkan dan mengembalikan True apabila selesai. Untuk memantau kemajuannya menggunakan tqdm, hanya bungkus gelung anda dalam bar kemajuan tqdm:
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)
Ini akan memaparkan bar kemajuan seperti ini:
60%|██████ | 6/10 [00:18<00:12, 0.33 it/s]
tqdm juga menawarkan versi buku nota , membolehkan anda menggunakan bar kemajuan dengan lancar dalam buku nota Jupyter.
Selain kemudahan penggunaannya, tqdm menyediakan pilihan penyesuaian yang luas. Contohnya, anda boleh mengawal penampilan bar kemajuan, melaraskan ketepatan paparan dan juga menghantar pemberitahuan ke telefon anda apabila tugasan selesai.
Dengan tqdm yang anda boleh gunakan, anda boleh meningkatkan pengalaman pengguna skrip Python anda dengan memberikan mereka kemas kini kemajuan masa nyata. Sama ada anda berurusan dengan gelung yang berjalan lama atau fungsi yang memakan masa, tqdm memberi anda kuasa untuk memastikan pengguna anda sentiasa termaklum dan terlibat sepanjang proses pelaksanaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menambah Bar Kemajuan Masa Nyata pada Tugas Python Panjang Saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
