继续我们的有趣的 Python 库之旅 ——

一个小小的库，或许能避免重复造轮子，

一个不显眼的功能，也许能在关键时刻拯救我们，

一个出乎意料的方法，或许能激发更多创意灵感，

一个独特的技能，也许能成为我们的守护神……

程序员最无聊的时候是等待编译，或者等待一个不知道需要多久的执行过程。

最头痛的是等待的过程中不知道程序是在跑还是卡死了，最最头痛的时，你以为程序会正常执行完，睡了一觉起来发现，不知啥时候它早就挂了！

谁能救救我们这些勤勤恳恳，真诚善良的程序员呢？

tqdm 闻声而现，它就是一款让你拥有优雅控制台进度条体验的库，它可以在边界不明显的数据处理过程中为你提供清晰的进展指示器。

什么是  tqdm？
tqdm  源自阿拉伯语中的"taqaddum"一词（تقدّم），意为“进展”，同时又是西班牙语“I love you so much”一句话的简写。

这个小巧的库提供了一个快速、扩展性强的进度条，适用于命令行界面和图形用户界面，并在您的长循环中添加一个进度提示信息，以让您轻松监控代码的执行进度。

相较于其他进度条库如  progress  和 click.progressbar，tqdm  易用性更高，可自定义性强，并且对迭代速度的影响极小。

项目地址：https://github.com/tqdm/tqdm

安装
安装  tqdm  是非常简单的。只需要执行下面的  pip  命令：

pip install tqdm

基本功能
易于使用
tqdm  最大的特点可能就是它的易于使用了。您可以仅通过简单的一行代码，给您的循环添加一个进度条：

from tqdm import tqdm
for i in tqdm（range（10000））:
    # 您的操作
    pass
效果如下:

76%|████████████████████████████         | 7568/10000 [00:33<00:10, 229.00it/s]
兼容性强

无论您的操作系统是  Linux、Windows、Mac  还是  FreeBSD, tqdm  都能够完美运行。

它支持各种控制台和图形界面，并且与  IPython/Jupyter  也非常友好。

性能几乎无影响
tqdm  对你程序的迭代速度几乎没有影响。实际上，每次迭代的开销低至 60 纳秒。

这使得它即便用于非常快的循环中也不会成为性能瓶颈。

高级功能
自定义进度条
如果  tqdm  的默认进度条样式不满足您的需求，您还可以自定义进度条的格式：

from tqdm import trange
for i in trange（100, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}'）:
    # 您的操作    pass
效果如下：

 19%|██        | 19/100 [00:19<01:21,  1.00s/it]                               
命令行管道
除了在 Python 代码中使用，还可以直接用在命令行中，例如：

$ seq 9999999 | tqdm --bytes | wc -l
效果如下：

75.2MB [00:00, 187MB/s]
9999999
更复杂点的例子：

7z a -bd -r backup.7z docs/ | grep Compressing | tqdm --total $（find docs/ -type f | wc -l）--unit files >> backup.log
这个命令行的功能是：将 docs 目录及其子目录中的所有文件压缩到一个 backup.7z 文件中，并在 backup.log 文件中记录压缩过程中每个被压缩的文件的信息，同时用 tqdm 显示一个表示压缩进度的进度条。

效果示例如下：

100%|████████████████████████████████| 8014/8014 [01:37<00:00, 82.29files/s]
还想了解更多详细的高级用法，请参考项目文档[1]。

实践
认识了  tqdm  的基本使用后，试着在您的日常数据处理或者模型训练代码中使用它。

开始感受每个数据点被处理的满足感，享受掌控进度的愉悦吧。

总结
tqdm  是一个极其好用的  Python  进度条库，具有低开销、易用性强以及可高度自定义等优点。

无论是简单的数据处理还是复杂的数据分析，tqdm  都能让您更直观地掌握处理进度，提高工作效率和体验。

接下来，如果您有耗时的循环任务，不妨试试给它们加上一个 tqdm 吧！

参考资料
[1]
项目文档：https://tqdm.github.io/