如果我在迭代dict时尝试获取进度条,我该如何使用tqdm执行此操作?我正在使用Python 2.7。
这适用于列表:
for i in tdqm(l, len(l):
<do stuff>
但未能完成决定:
for k, v in tqdm(d.items(), len(d)):
<do stuff>
使用dicts执行此操作的正确方法是什么?
这是一个真实的例子:
d = {'k1':1, 'k2':2}
for k, v in tqdm(d.items(), len(d)):
print 'foo'
a = 1 + 100
print 'bar'
我明白了:
-------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-7e4ce2b85414> in <module>()
1 d = {'k1':1, 'k2':2}
----> 2 for k, v in tqdm(d.items(), len(d)):
3 print 'oasdlkfj'
4 a = 1 + 100
5 print 'y'
/home/monica/anaconda2/envs/pytorch_p27/lib/python2.7/site-packages/tqdm/_tqdm.pyc in __init__(self, iterable, desc, total, leave, file, ncols, mininterval, maxinterval, miniters, ascii, disable, unit, unit_scale, dynamic_ncols, smoothing, bar_format, initial, position, postfix, unit_divisor, gui, **kwargs)
810 if self.pos:
811 self.moveto(self.pos)
--> 812 self.sp(self.__repr__(elapsed=0))
813 if self.pos:
814 self.moveto(-self.pos)
/home/monica/anaconda2/envs/pytorch_p27/lib/python2.7/site-packages/tqdm/_tqdm.pyc in __repr__(self, elapsed)
842 self.desc, self.ascii, self.unit,
843 self.unit_scale, 1 / self.avg_time if self.avg_time else None,
--> 844 self.bar_format, self.postfix, self.unit_divisor)
845
846 def __lt__(self, other):
/home/monica/anaconda2/envs/pytorch_p27/lib/python2.7/site-packages/tqdm/_tqdm.pyc in format_meter(n, total, elapsed, ncols, prefix, ascii, unit, unit_scale, rate, bar_format, postfix, unit_divisor)
288 if prefix:
289 # old prefix setup work around
--> 290 bool_prefix_colon_already = (prefix[-2:] == ": ")
291 l_bar = prefix if bool_prefix_colon_already else prefix + ": "
292 else:
TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'
答案 0 :(得分:8)
您对tqdm
的使用是错误的。根据{{3}},您指定的第二个参数为desc
。您需要使用字符串作为第二个位置参数。如果你想使用total参数作为第二个,你应该用它的键传递它:
for k, v in tqdm.tqdm(d.items(),total=len(d)):
所以基本上,它对于字典和列表一样正常:
for k, v in tqdm.tqdm(d.items()):
do stuff
然后您可以使用可选参数,请参阅链接
答案 1 :(得分:2)
tqdm 是最受欢迎的选项,还有其他选项,其中之一是 progress_bar progress_bar 非常简单,可以很好地适应不同的情况。您只需要将迭代器包装在里面即可。
from fastprogress.fastprogress import progress_bar
{key:value for key, value in progress_bar(dict.items()}