如何获得concurrent.futures进程池的进度条

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

import concurrent.futures
from tqdm import tqdm

2. 创建进程池

pool = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4)

3. 定义任务函数

def task(arg):
    # 完成任务的代码

4. 提交任务并使用`tqdm`显示进度条

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。

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`:

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。

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。

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。

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。

from tqdm.contrib.concurrent import process_map
results = process_map(task, args, max_workers=4)