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。

下面是一个简短的解决方案，以编程方式构建加载条(您必须决定需要多长时间)。

import time

n = 33  # or however many loading slots you want to have
load = 0.01  # artificial loading time!
loading = '.' * n  # for strings, * is the repeat operator

for i in range(n+1):
    # this loop replaces each dot with a hash!
    print('\r%s Loading at %3d percent!' % (loading, i*100/n), end='')
    loading = loading[:i] + '#' + loading[i+1:]
    time.sleep(load)
    if i==n: print()

使用进度库!

pip install progress

下面是我编写的一个自定义子类，用于将ETA/流逝时间格式化为更好读的格式:

import datetime
from progress.bar import IncrementalBar


class ProgressBar(IncrementalBar):
    '''
    My custom progress bar that:
       - Show %, count, elapsed, eta
       - Time is shown in H:M:S format
    '''

    message = 'Progress'
    suffix  = '%(percent).1f%% (%(index)d/%(max)d) -- %(elapsed_min)s (eta: %(eta_min)s)'

    def formatTime(self, seconds):
        return str(datetime.timedelta(seconds=seconds))

    @property
    def elapsed_min(self):
        return self.formatTime(self.elapsed)

    @property
    def eta_min(self):
        return self.formatTime(self.eta)

if __name__=='__main__':
    counter = 120
    bar     = ProgressBar('Processing', max=counter)

    for i in range(counter):
        bar.next()
        time.sleep(1)

    bar.finish()

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:

一个非常简单的方法:

def progbar(count: int) -> None:
    for i in range(count):
        print(f"[{i*'#'}{(count-1-i)*' '}] - {i+1}/{count}", end="\r")
        yield i
    print('\n')

以及用法:

from time import sleep

for i in progbar(10):
    sleep(0.2) #whatever task you need to do

当在jupyter笔记本上运行时，使用普通的tqdm无法工作，因为它将输出写在多行上。用这个代替:

import time
from tqdm import tqdm_notebook as tqdm

for i in tqdm(range(100))
    time.sleep(0.5)