如何获得concurrent.futures进程池的进度条

时间: 2024-03-17 10:41:39 浏览: 319
要获得`concurrent.futures`进程池的进度条,可以使用`tqdm`库结合`concurrent.futures`的`as_completed`方法。具体实现步骤如下: 1. 导入必要的库 ```python import concurrent.futures from tqdm import tqdm ``` 2. 创建进程池 ```python pool = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) ``` 3. 定义任务函数 ```python def task(arg): # 完成任务的代码 ``` 4. 提交任务并使用`tqdm`显示进度条 ```python results = [] tasks = [arg1, arg2, arg3, ...] with tqdm(total=len(tasks)) as pbar: # 设置进度条的总长度 futures = [pool.submit(task, arg) for arg in tasks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() results.append(result) pbar.update(1) # 每完成一个任务,进度条加1 ``` 这样就可以在运行`concurrent.futures`进程池时获得进度条了。
相关问题

tqdm进度条不重叠显示

`tqdm`是一个Python库,用于创建交互式的文本进度条,常用于处理迭代过程,如数据加载、计算等。当在同一程序中需要并行或串行执行多个任务,并且希望每个任务都有独立的进度指示时,如果不希望这些进度条互相重叠,你可以采取以下几种策略: 1. **线程安全模式**:`tqdm`默认在多线程环境中会自动管理进度条,每个线程会有自己的进度条。只需在并行操作前初始化一个`tqdm`对象,然后在对应的线程中更新它。 ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor() as executor: futures = {executor.submit(my_function, i): f"Task {i}" for i in range(5)} with tqdm(total=len(futures), desc="Main progress") as pbar: for future in concurrent.futures.as_completed(futures): result = future.result() pbar.update(1) ``` 2. **进程池模式**:如果你使用的是进程而不是线程,可以为每个进程单独创建一个`tqdm`实例。例如,使用`multiprocessing.Pool`: ```python from multiprocessing import Pool with Pool(processes=4) as pool: results = pool.imap_unordered(my_function, range(5)) with tqdm(total=len(results)) as pbar: for result in results: pbar.update(1) ``` 3. **分块显示**:如果你的进度条很多并且不想在一个大窗口中显示,可以设置`tqdm`的`ncols`参数来限制每行显示多少个进度条。这将使它们按行交替显示。 ```python pbar = tqdm(total=100, ncols=2) # 每行显示2个进度条 for _ in range(100): # 更新进度 pbar.update(1) ```

如何在tqdm中避免进度条交错显示?

在`tqdm`( tqdm 是一个 Python 库,用于创建进度条和度量)中,为了避免进度条交错显示,你可以采用以下几种策略: 1. **顺序执行**:如果你的迭代任务可以按照一定的顺序依次执行,那么直接创建一个`tqdm`实例并更新它即可,不需要并发操作,就不会有交错显示的问题。 ```python for i in tqdm(range(10)): # 这里是你的处理步骤 ``` 2. **进程池或线程池**:如果你需要并行执行任务,但希望保持进度条独立,可以使用 `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` 或 `ThreadPoolExecutor`,每个进程/线程有一个单独的进度条。 ```python with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = {executor.submit(task, arg) for arg in args} for future in tqdm(concurrent.futures.as_completed(futures), total=len(args)): future.result() ``` 3. **`tqdm.contrib.concurrent`**:这个模块提供了一个`trange`函数,可以配合`ThreadPoolExecutor`使用,会自动为每个工作进程创建一个独立的进度条。 ```python from tqdm.contrib.concurrent import process_map results = process_map(task, args, max_workers=4) ```
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