为了使我的代码更“pythonic”和更快,我使用“multiprocessing”和一个映射函数来发送它a)函数和b)迭代范围。
植入的解决方案(即直接在范围 tqdm.tqdm(range(0, 30)) 上调用 tqdm)不适用于多处理(如下面的代码所示)。
进度条显示从0到100%(python读取代码时?)但并不表示map函数的实际进度。
如何显示一个进度条,指示“地图”功能在哪一步?
from multiprocessing import Pool import tqdm import time def _foo(my_number): square = my_number * my_number time.sleep(1) return square if __name__ == '__main__': p = Pool(2) r = p.map(_foo, tqdm.tqdm(range(0, 30))) p.close() p.join()
欢迎任何帮助或建议…
找到解决方案。当心!由于多处理,估计时间(每个循环的迭代、总时间等)可能不稳定,但进度条运行良好。
注意:上下文管理器Pool仅在 Python 3.3+ 中可用。
Pool
from multiprocessing import Pool import time from tqdm import * def _foo(my_number): square = my_number * my_number time.sleep(1) return square if __name__ == '__main__': with Pool(processes=2) as p: max_ = 30 with tqdm(total=max_) as pbar: for _ in p.imap_unordered(_foo, range(0, max_)): pbar.update()