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tqdm 的使用与延伸
简述：tqdm在西班牙语中是进步的意思（taqadum，تقدم），西班牙语（te quiero demasiado）中“我爱你这么多”的缩写。它是一个可以显示进度条的包，我们可以将其用到任何我们需要的地方,可以用在迭代器，列表
项目官网：https://pypi.org/project/tqdm/backgroundCover.opacity
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简单的使用
#我们先看一下tqdm的类
class tqdm(object):
"""
Decorate an iterable object, returning an iterator which acts exactly
like the original iterable, but prints a dynamically updating
progressbar every time a value is requested.
"""
def __init__(self, iterable=None, desc=None, total=None, leave=True,
file=None, ncols=None, mininterval=0.1,
maxinterval=10.0, miniters=None, ascii=None, disable=False,
unit='it', unit_scale=False, dynamic_ncols=False,
smoothing=0.3, bar_format=None, initial=0, position=None,
postfix=None, unit_divisor=1000):
我们可以看到这是一个装饰器，用来装饰一个迭代器，然后打印一个动态更新的精度条。
参数介绍，捡重点说：
desc：str() 精度条前缀
total：int() 预计可迭代的次数,我们可以设置文件大小
initial：int() 初始计数器值。重新启动进度条时有用[默认值：0]
leave：bool() 在迭代结束，是否保留所有更新信息
mininterval ：float() 最小进度显示更新间隔[默认值：0.1]秒。
unit ：str() 将用于定义每次迭代的单位的字符串[default：it]。二进制设置为"B"
unit_scale ： bool或int或float，如果为1或True，则迭代次数将自动减少/缩放，并且将添加遵循国际单位制标准的公制前缀（千，兆等）[默认值：False]。如果有任何其他非零数字，将缩放总数和n。
返回：
tqdm包含的方法有：
def update(self, n=1):
"""
Manually update the progress bar, useful for streams
such as reading files.
E.g.:
>>> t = tqdm(total=filesize) # Initialise
>>> for current_buffer in stream:
... ...
... t.update(len(current_buffer))
>>> t.close()
The last line is highly recommended, but possibly not necessary if
t.update() will be called in such a way that filesize will be
exactly reached and printed.
Parameters
----------
n : int, optional
Increment to add to the internal counter of iterations
[default: 1].
"""
def close(self):
"""
Cleanup and (if leave=False) close the progressbar.
"""
def unpause(self):
"""
Restart tqdm timer from last print time.
"""
def clear(self, nomove=False):
"""
Clear current bar display
"""
def refresh(self):
"""
Force refresh the display of this bar
"""
def write(cls, s, file=sys.stdout, end="\n"):
"""
Print a message via tqdm (without overlap with bars)
"""
我们主要讲说一下update()方法
>>> t = tqdm(total=filesize) # Initialise
>>> for current_buffer in stream:
... ...
... t.update(len(current_buffer))
>>> t.close()
我们在命令行中运行，可以发现参数n就是每次更新的大小。