在编写Python脚本时，尤其是那些需要处理大量数据或者执行耗时操作的脚本，监控任务进度是非常重要。
tqdm的安装
pip install tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
基本用法
from tqdm import tqdm import timefor i in tqdm(range(100)):time.sleep(0.1) # 模拟一些耗时操作
我们使用tqdm(range(100))替代了普通的range(100)，这会在循环执行时显示一个进度条。
自定义进度条
tqdm 允许我们自定义进度条的许多属性，例如描述文字、进度条格式等：
这个代码里添加了desc参数来设置进度条的描述，ncols参数来设置进度条的宽度，ascii参数来使用ASCII字符显示进度条。
from tqdm import tqdm import timefor i in tqdm(range(100), desc="进度条描述信息", ncols=100, ascii=True):time.sleep(0.1)
在函数中使用tqdm
可以在任何可迭代对象前使用tqdm，例如列表、生成器等：
from tqdm import tqdm import timedef process_items(items):for _ in tqdm(items, desc="进度条描述信息"):time.sleep(0.1) items = list(range(100)) process_items(items)
高级用法
tqdm 还支持嵌套进度条、在多线程和多进程环境中使用等高级功能。
嵌套进度条
当有多重嵌套循环时，可以使用tqdm的嵌套进度条：
from tqdm import tqdm import timefor i in tqdm(range(3), desc="一层循环进度条描述信息"):for j in tqdm(range(100), desc="二层循环进度条描述信息", leave=False):time.sleep(0.01)
多线程和多进程
tqdm 可以与多线程和多进程一起使用，通过ThreadPool或ProcessPool：
from tqdm import tqdm from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import timedef process_item(item):time.sleep(0.1)return itemitems = list(range(100))with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:list(tqdm(executor.map(process_item, items), total=len(items)))
