对于类似的应用程序(在循环中跟踪进度)，我简单地使用python-progressbar:

他们的例子是这样的，

from progressbar import *               # just a simple progress bar


widgets = ['Test: ', Percentage(), ' ', Bar(marker='0',left='[',right=']'),
           ' ', ETA(), ' ', FileTransferSpeed()] #see docs for other options

pbar = ProgressBar(widgets=widgets, maxval=500)
pbar.start()

for i in range(100,500+1,50):
    # here do something long at each iteration
    pbar.update(i) #this adds a little symbol at each iteration
pbar.finish()
print

对于类似的应用程序(在循环中跟踪进度)，我简单地使用python-progressbar:

他们的例子是这样的，

from progressbar import *               # just a simple progress bar


widgets = ['Test: ', Percentage(), ' ', Bar(marker='0',left='[',right=']'),
           ' ', ETA(), ' ', FileTransferSpeed()] #see docs for other options

pbar = ProgressBar(widgets=widgets, maxval=500)
pbar.start()

for i in range(100,500+1,50):
    # here do something long at each iteration
    pbar.update(i) #this adds a little symbol at each iteration
pbar.finish()
print

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)

你也可以用启迪。主要的优点是你可以在不覆盖进度条的同时记录日志。

import time
import enlighten

manager = enlighten.Manager()
pbar = manager.counter(total=100)

for num in range(1, 101):
    time.sleep(0.05)
    print('Step %d complete' % num)
    pbar.update()

它还可以处理多个进度条。

import time
import enlighten

manager = enlighten.Manager()
odds = manager.counter(total=50)
evens = manager.counter(total=50)

for num in range(1, 101):
    time.sleep(0.05)
    if num % 2:
        odds.update()
    else:
        evens.update()

你可以使用富库，它有非常好的终端样式，包括进度条。 首先执行如下命令: PIP安装丰富

来自docs的例子:

import time
from rich.progress import track

for i in track(range(20), description="Processing..."):
    time.sleep(1)  # Simulate work being done

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: