使用os_sys lib:

我在许多类型的条形图中使用它，例如:

from os_sys.progress import bar as Bar
bar = Bar('progresing: ', max=20)
for i in range(20):
    #do somthing
    bar.next()
bar.finish()

你的输出将是:

procesing:  |######                          | 2/10

请在os_sys的描述中阅读更多信息

有一些特定的库(比如这里的这个)，但也许一些非常简单的库就可以做到:

import time
import sys

toolbar_width = 40

# setup toolbar
sys.stdout.write("[%s]" % (" " * toolbar_width))
sys.stdout.flush()
sys.stdout.write("\b" * (toolbar_width+1)) # return to start of line, after '['

for i in range(toolbar_width):
    time.sleep(0.1) # do real work here
    # update the bar
    sys.stdout.write("-")
    sys.stdout.flush()

sys.stdout.write("]\n") # this ends the progress bar

注意:progressbar2是progressbar的一个分支，已经很多年没有维护过了。

我真的很喜欢python-progressbar，因为它使用起来非常简单。

对于最简单的情况，它是:

import progressbar
import time

progress = progressbar.ProgressBar()
for i in progress(range(80)):
    time.sleep(0.01)

外观可以自定义，它可以显示估计的剩余时间。举个例子，使用与上面相同的代码，但是包含:

progress = progressbar.ProgressBar(widgets=[progressbar.Bar('=', '[', ']'), ' ',
                                            progressbar.Percentage(), ' ',
                                            progressbar.ETA()])

使用动态进度，最酷的进度条!

要以一种有用的方式使用任何进度条框架，即获得完成百分比和预计到达时间(ETA)，您需要能够告诉您的处理将有多少步骤。

然后，您只需插入一个yield来标记一个项目已被处理，然后就可以开始了!

def compute():
    for i in range(1000):
        ... # process items as usual.
        yield  # insert this :)

然后就像这样使用它:

from alive_progress import alive_bar

with alive_bar(1000) as bar:
    for i in compute():
        bar()

获得一个令人敬畏的和活着的进度条!

|█████████████▎                      | ▅▃▁ 321/1000 [32%] in 8s (40.1/s, eta: 16s)

披露:我是alive-progress的作者，但它应该能很好地解决你的问题!阅读https://github.com/rsalmei/alive-progress上的文档了解更多信息。现在它也在木星笔记本!以下是它能做的更多例子:

没有外部包。一段现成的代码。

您可以自定义进度条符号“#”，进度条大小，文本前缀等。

Python 3.3 +

import sys
def progressbar(it, prefix="", size=60, out=sys.stdout): # Python3.3+
    count = len(it)
    def show(j):
        x = int(size*j/count)
        print("{}[{}{}] {}/{}".format(prefix, "#"*x, "."*(size-x), j, count), 
                end='\r', file=out, flush=True)
    show(0)
    for i, item in enumerate(it):
        yield item
        show(i+1)
    print("\n", flush=True, file=out)

用法:

import time    
for i in progressbar(range(15), "Computing: ", 40):
    time.sleep(0.1) # any code you need

要填满整个字符空间，请使用unicode u"█"字符替换"#"。使用for i in progressbar(range(100)):…你会得到:

不需要第二个线程。上面的一些解决方案/包需要。 适用于任何可迭代对象，它指的是任何可以使用len()的对象。一个列表，一个字典，比如[' A '， 'b'， 'c'…' g '] 使用生成器的工作只需要用list()来包装它。例如，对于i in progressbar(list(your_generator)， "Computing: "， 40):除非工作在生成器中完成。在这种情况下，您需要另一种解决方案(如tqdm)。

您还可以通过将out更改为sys来更改输出。例如Stderr。

Python 3.6+ (f-string)

def progressbar(it, prefix="", size=60, out=sys.stdout): # Python3.6+
    count = len(it)
    def show(j):
        x = int(size*j/count)
        print(f"{prefix}[{u'█'*x}{('.'*(size-x))}] {j}/{count}", end='\r', file=out, flush=True)
    show(0)
    for i, item in enumerate(it):
        yield item
        show(i+1)
    print("\n", flush=True, file=out)

Python 2 (old-code)

import sys
def progressbar(it, prefix="", size=60, out=sys.stdout):
    count = len(it)
    def show(j):
        x = int(size*j/count)
        out.write("%s[%s%s] %i/%i\r" % (prefix, u"#"*x, "."*(size-x), j, count))
        out.flush()        
    show(0)
    for i, item in enumerate(it):
        yield item
        show(i+1)
    out.write("\n")
    out.flush()

如果你的工作不能被分解成可测量的块，你可以在一个新的线程中调用你的函数，并记录它所花费的时间:

import thread
import time
import sys

def work():
    time.sleep( 5 )

def locked_call( func, lock ):
    lock.acquire()
    func()
    lock.release()

lock = thread.allocate_lock()
thread.start_new_thread( locked_call, ( work, lock, ) )

# This part is icky...
while( not lock.locked() ):
    time.sleep( 0.1 )

while( lock.locked() ):
    sys.stdout.write( "*" )
    sys.stdout.flush()
    time.sleep( 1 )
print "\nWork Done"

显然，您可以根据需要提高计时精度。