tqdm

经过自己一段时间的学习，已经略有收获了！在整个过程的进行中，在我逐渐通过看书，看案例，做题积累了一些编程python的经验以后，我发现我渐渐爱上了python，爱上了编程！ 接下来，当然是又一些有趣的实验案例：文本进度条的制作和π的计算！ **文本进度条 相信大家都玩过游戏吧，面对加载的游戏数据，我们可能会遇到这样一种情况：网络卡顿的时候，进度条缓缓移动却迟迟不能加载完全，实在是消磨人们的耐心（狗头） 在我们的印象中，进度条应该是一个条状方块，随着时间的推移慢慢向前移动，直至数据加载完成！ 那么，要怎么用python来实现呢？？ 我们有一些不同的形式呢~ 一·、最简单的一种 基本思想： 这是一种简单的，按照任务执行的百分比将整个任务划分为100个单位，每执行N%输出一次进度条；每行输出包括进度百分比，代表已完成的部分（**）和未完成的部分（..）的两种字符，以及一个跟随完成度前进的小箭头： 类似于这样：%10{******->..................................................} 代码： 接下来，就来展示一下实现上面这个指令的python代码要怎么写吧~ import time scale=10 print("------执行开始------") for i in range(scale+1): 　　a,b='**'*i,'..'*

上周老师布置了一个课后作业，去尽可能的准确计算π的值，还要显示时间和进度条，对于python小白的我，当然是综合书上和网上的知识，自己做了一个小程序，代码如下： 一、写代码的准备工作：用pip下载第三方库tqdm 步骤1：打开cmd 步骤2：输入pip install 你要安装的库（如 pip install tqdm） #pip一般是在安装python的时候就有了，但是我还没有tqdm库，所以就要去下载 二、写程序 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6): total+=t n+=2 s=-s t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f} 运行时间为{:.4f}秒".format(k,clock())) for i in tqdm(range(101)): print("\r{:3}%".format(i),end="") sleep((clock())/100)#用执行程序的总时间来算出进度条间隔的时间 　　 三、效果图如下： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4364283/blog/3604978

今天老师布置了一个课后作业，去尽可能的准确计算π的值，还要显示时间和进度条，对于python小白的我，当然是综合书上和网上的知识，自己做了一个小程序，代码如下： 一、写代码的准备工作：用pip下载第三方库tqdm 步骤1：打开cmd 步骤2 ：输入pip install 你要安装的库（如 pip install tqdm） #pip一般是在安装python的时候就有了，还有tqdm我之前已经下载好了 二、写程序 1.这个代码的启发是由上学期c语言的一道例题改编的 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t =0.0,1,1.0,1.0 clock() while (fabs(t)>=1e-6 ): total += t n +=2 s =- s t =s/ n k =total*4 print ( " π值是{:.10f} 运行时间为{:.4f}秒 " .format(k,clock())) for i in tqdm(range(101 )): print ( " \r{:3}% " .format(i),end= "" ) sleep((clock()) /100) # 用执行程序的总时间来算出进度条间隔的时间 由于执行时太快了，我录了一个gif，如下图： 静态图： 2

原文地址： https://blog.ernest.me/post/python-progress-bar tqdm 最近一款新的进度条 tqdm 库比较热门，声称比老版的 python-progressbar 库的单次响应时间提高了 10 倍以上。 Overhead is low -- about 60ns per iteration (80ns with gui=True). By comparison, the well established ProgressBar has an 800ns/iter overhead. 初读其源码，组织结构明显继承 python-progressbar ，只是主代码行数从 357 提升到了 614。10 倍性能提升的奥妙在哪里呢？ 在解答这个问题之前，我想先用这篇文章介绍下进度条的原理，然后，根据原理用几行代码实现一个简单的进度条。 progress bar 的原理 其实进度条的原理十分的简单，无非就是在 shell 中不断重写当前输出。 这时就不得不提到文本系统中的控制符。我们挑跟这次有关的看一下。 \r = CR (Carriage Return) // moves the cursor to the beginning of the line without advancing to the next line（该控制符告诉输出端

这是一篇pandas入门指南，作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”，“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗？一起来瞧瞧吧~ Python是一门开源编程语言，使用起来非常方便，但同时也存在一些开源语言固有的问题：实现一个功能有很多库可以用。对于刚入门的Python小白来说，很难知道为实现某个特定功能调用哪个库最好。这时候，就需要有经验的人来提点一下。本文就打算告诉你：有这样一个库，它是所有数据科学从业人员必须掌握的，这个库就叫“pandas”。 号：923414804 群里有志同道合的小伙伴，互帮互助， 群里有不错的视频学习教程和PDF！ Pandas最有趣的地方就是它包含了许多其他Python库的功能，也就是说pandas是各种库的集大成者。这意味着，很多时候你只需要pandas就可以完成大部分工作。 Pandas就像是Python中的Excel：它的基本数据结构是表格（在pandas中叫“DataFrame”），可以对数据进行各种操作和变换。当然，它还能做很多其他的事。 如果你对Python已经比较熟悉了，可以直接跳到第三段。 让我们开始吧： import pandas as pd 不要问我为什么用“pd”而不用“p”或者其他缩写形式

先说实验成功的代码： git clone https://github.com/tkwoo/anogan-keras.git mkdir weights python main.py --mode train 即可看到效果了！ 核心代码：main.py from __future__ import print_function import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist import argparse import anogan os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--img_idx', type=int, default=14) parser.add_argument('--label_idx', type=int, default=7) parser.add_argument('--mode', type=str, default='test', help='train,

一、概述 使用python3写了一个获取某网站文件的小脚本，使用了requests模块的get方法得到内容，然后通过文件读写的方式保存到硬盘 同时需要实现下载进度的显示 二、代码实现 安装模块 pip3 install requests tqdm test.py 完整代码如下： # !/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import os from urllib.request import urlopen import requests from tqdm import tqdm def download_from_url(url, dst): """ @param: url to download file @param: dst place to put the file :return: bool """ # 获取文件长度 try : file_size = int(urlopen(url).info().get( ' Content-Length ' , -1 )) except Exception as e: print (e) print ( " 错误，访问url: %s 异常 " % url) return False # 文件大小 if os.path.exists(dst): first_byte = os.path