python進度條製作教學

『壹』 python Gui編程進度條的實現只出現框子，按開始後也不載入

下載progressbar模塊，安裝成功，在IDLE PYTHON SHELL里
from progressbar import Bar,SimpleProgress成功。

『貳』 python如何在dos實現一個進度條

import os
from time import sleep
for i in range(101):
print '#'*i
sleep(0.2)
os.system('cls')

文件雙擊運行
不要在idle下運行

『叄』 python編寫文本進度條

方法1：利用 * 列印出文本進度條

import time

scale=10

print("---執行開始-----")

for i in range(scale+1):

    a='*'*i

    b='.'*(scale-i)

    c=(i/scale)*100

    print("{:^8.0f}%[{}->{}]".format(c,a,b))

    time.sleep(0.1)

print("---執行結束-----")

方法2：利用 \u2588  列印出文本進度條

import time

scale=10

print("---執行開始-----")

for i in range(scale+1):

    a='\u2588'*i

    b='.'*(scale-i)

    c=(i/scale)*100

    print("{:^8.0f}%[{}->{}]".format(c,a,b))

    time.sleep(0.1)

print("---執行結束-----")

方法3：利用 tqdm  列印出文本進度條(首先安裝tqdm庫    進入命令提示符頁面，然後輸入，pip install tqdm)

import time

from tqdm import tqdm

for i in tqdm(range(100),desc='progress',ncols=100,ascii=' =',bar_format='{l_bar}{bar}l'):

    time.sleep (0.05)

方法4：利用 progressbar  列印出文本進度條(首先安裝progressbar 庫    進入命令提示符頁面，然後輸入，pip install progressbar )

import time

from progressbar import *

progress=ProgressBar()

for i in progress(range(100)):

    time.sleep (0.05)

    print('')

『肆』 python 進度條如何控制

首先，我們需要創建一個新的python文件，點擊工具欄上方的file按鈕，然後在彈出的選項中選擇新建，找到如圖所示的新建python file，創建一個新文件。
按照提示給我們的新文件命名，然後在創建的文件中輸入我們需要的代碼，如圖所示，我們需要導入time包，使用其中的功能來完成進度條的設置。
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我們可以按照需求來定義進度條的長度，最後一條語句中括弧內的數值就可以控制進度條顯示的長度，也可以更改時間來定義進度條顯示的速度。
設置完成之後，我們點擊工具欄上方的run按鈕，來運行我們的程序，點擊運行按鈕之後，選擇我們需要運行的python文件，下方會提示我們的文件是否有錯誤信息。
如果沒有錯誤信息，系統會提示錯誤為零，如果有錯誤信息，我們需要將錯誤的內容更正之後才能正常運行，點擊運行之後，可以看到我們的進度條已經開始正常顯示了。
按照我們設置的方式，進度條前方顯示載入的數據，進度條以方框的形式顯示，一共設置了20個方框來設置為整個進度條的長度，20個方框全部載入完成，進度條完成100%.整個進度條顯示完成。

『伍』 Python實現多進程+進度條顯示

 之前在寫繁體字轉簡體字的時候，由於數據量比較大，所以用了多進程來實現。其實我對多進程/多線程的認識只是了解概念，第一次看到實際的應用是在BDCI-OCR的項目中，作者用多進程進行圖像處理。毫無疑問，並行計算能顯著地減少運行時間。
那麼為什麼用多進程實現並行計算（多核任務），不用多線程呢？

引用鏈接

 網上有很多實現多進程的示例，我只記錄自己用過的。

 這里我用的是pool.apply_async()，是非同步非阻塞的方法，可以理解為：不用等待當前進程執行完畢，隨時根據系統調度來進行進程切換。當然，還有其他方法，網上有很多資料，我就不贅述了。

 從運行結果中可以發現：因為cpu最大核心數是8，所以前8個任務的進程id都不一樣，任務9的進程id與任務2的相同，即任務2執行結束後再執行任務9，依此類推。

 模擬的事件：共需處理10個任務，每個任務執行時間為5秒（5 * time.sleep(1)）

參考鏈接

 發現：因為我的cpu是8核，所以10個任務的多進程耗時約為 2×單任務耗時 。

 在查閱相關資料時發現，多進程在實際使用的時候有 單參數 和 多參數 之分，那麼多參數和單參數的優缺點分別是什麼呢？

『陸』 python文本進度條starting...done不換行

1 import time
2 import random
3
4 for i in range(101):
5 print(' 當前進度%s/100'%i,end='')
6 time.sleep(random.randint(1, 15) / 100) # 延遲時間你自己定

『柒』 Python中怎麼創建一個顯示移動文件的完成情況的百分比或者進度條

用tqdm模塊