thinker设置一个进度条

好的，我可以使用Python的tqdm库来创建一个进度条。以下是一个简单的示例：

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

在这个示例中，我们使用tqdm库来迭代100次，并在每次迭代时显示一个进度条。使用time.sleep()函数来模拟每次迭代的处理时间。您可以根据需要改变迭代次数和处理时间。

相关问题

用python的thinker做一个学生管理系统

Thinker是一个Python的轻量级Web框架，用于快速构建网站和API。如果你想用Thinker搭建一个学生管理系统，可以按照以下步骤进行：

1. **安装Thinker**：首先需要安装Thinker及其依赖，可以在命令行中运行`pip install thinker`。

2. **创建项目结构**：创建一个新的文件夹作为项目根目录，并初始化Thinker应用，例如：

   thinker init my_student_management_system

3. **设计数据库模型**：使用Thinker的ORM（Object-Relational Mapping）工具，比如SQLAlchemy或Peewee，定义学生、课程等相关数据模型。

4. **设置路由**：创建视图函数来处理学生的增删改查操作，如学生注册、登录、查看个人信息等。可以使用Thinker的URL routing系统。

   from app import api

   @api.route('/students', methods=['GET'])
   def get_students():
       # 查询所有学生并返回

5. **界面开发**：你可以选择使用前端框架（如React、Vue或Bootstrap）配合Thinker的RESTful API来构建用户界面。

6. **身份验证**：实现用户登录认证功能，通常会涉及到密码哈希和令牌管理。

7. **错误处理**：确保对可能出现的异常情况进行适当的处理，提供友好的错误反馈给用户。

8. **部署**：最后将应用部署到服务器上，例如Heroku、Docker或AWS等。

用python thinker 写一个文本查重代码

好的，我可以帮您解答这个问题。下面是一个简单的Python文本查重代码：

def get_text_similarity(text1, text2):
    text1 = text1.lower().split()
    text2 = text2.lower().split()
    intersection = set(text1) & set(text2)
    union = set(text1) | set(text2)
    return len(intersection) / len(union)

text1 = "This is a sample sentence."
text2 = "This is another sentence, but it is different from the first one."
similarity_score = get_text_similarity(text1, text2)
print("The similarity score between the two texts is:", similarity_score)

这个代码使用了Jaccard相似度算法来计算文本的相似度。您可以输入两个需要比较相似度的文本，代码会输出它们的相似度分数。请注意：此代码并不是完美的文本查重算法，只提供了一个简单的实现方式，您可以根据需要进行修改和优化。