import mathfrom tqdm import tqdm, trange# 計算階乘
results_1 = []for i in range(6666):results_1.append(math.factorial(i))

這是一個循環(huán)計算階乘的程序，我們不知道程序運行的具體情況，如果能加上一個程序運行過程的進度條，那可就太有趣了。

results_2 = []for i in tqdm(range(6666)):results_2.append(math.factorial(i))

直接加上 tqdm() 就好啦，下面是在 jupyter lab 上運行的結(jié)果。

results_3 = []for i in trange(6666):results_2.append(math.factorial(i))

我們也可以直接在 range(6666) 前加上一個 t，使用 trange() 也有同樣的效果。

trange 和 tqdm 的主要區(qū)別是 trange 只接受范圍參數(shù)，而 tqdm 可以接受任何可迭代對象。此外，trange 相對于 tqdm 來說更加輕量級，只提供了一些基本的進度條功能。如果您只需要簡單的進度條并且您的循環(huán)是迭代范圍，則使用 trange 可能更加合適。

import mathfrom tqdm.notebook import tqdm, trange# 計算階乘
results_1 = []for i in trange(6666):results_1.append(math.factorial(i))

使用 tqdm.notebook 可以使在 jupyter lab 上運行的進度條變的好看一些，效果如下。

import math
from tqdm import tqdm, trangeresults_1 = [math.factorial(i) for i in tqdm(range(6666))]
results_2 = [math.factorial(i) for i in (trange(6666))]

這是在 PyCharm 中運行的進度條。

import mathfrom tqdm import tqdm, trange# 計算階乘
results_1 = []for i in tqdm(range(6666), ncols=100):results_1.append(math.factorial(i))

參數(shù) ncols：整個輸出信息的寬度。最上面運行的那個都換行了，太丑了哈。

import mathfrom tqdm import tqdm, trange# 計算階乘
results_1 = []for i in tqdm(range(6666), ncols=100, desc='newjeans', colour='green'):results_1.append(math.factorial(i))

desc： 進度條的前綴信息。colour：進度條的顏色。下面是效果。

# 自定義進度條，前導信息
proc_bar = tqdm(range(6666), ncols=100)
for i in proc_bar:proc_bar.set_description(f"正在計算{i}")math.factorial(i)

進度條的前導信息設置，初始化一個 tqdm 對象，使用 set_description() 方法。

proc_bar = tqdm(range(6666), ncols=100)
for i in proc_bar:proc_bar.set_postfix({"正在計算" : i})math.factorial(i)

進度條后綴信息設置，初始化一個 tqdm 對象，使用 set_postfix() 方法。