一个视觉上吸引人的长期计算进度条。
progressor的Python项目详细描述
一个视觉上吸引人的长期计算进度条它也 通过临时学习计算任务的剩余估计时间 到目前为止已经完成了。因此scikit-learn和numpy 是必需的
您可以通过
安装progressorpip install progressor
并使用以下命令将其导入到python中：
importprogressor
按如下方式计算任务：
from__future__importprint_functionimporttimeres=[0]deftask(elem):time.sleep(0.01)res[0]+=elemprogressor.progress_list(range(1000),task,prefix="sleep list")print(res[0])
或在一定范围内：
deftask_range(cur_ix,length):task(cur_ix)progressor.progress(0,1000,task_range,prefix="sleep range")print(res[0])
或者在读取文件时：
withprogressor.IOWrapper(open(datafile,"r"),prefix="loading data",out=sys.stdout)asf_in:data=f_in.read()
输出大致如下：
sleep list: |████████████▌ | 62.30% (T 7.492s ETA 6.791s)
如果无法估计完成进度，请使用：
defrepeat(num):whileTrue:yieldnumprogressor.progress_indef(repeat(1),task,prefix="sleep indefinitely")
产生如下输出：
sleep indefinitely: /
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