python开多进程时显示进度条

本文介绍了在Python中进行多进程处理时如何实现进度条的可视化,帮助开发者在大规模任务处理中跟踪进程状态。

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在使用多进程时,通常希望可视化看到进程进度

import multiprocessing
from tqdm import tqdm
import time, random


def task_deal():
    time.sleep(random.random() * 3)


if __name__ == '__main__'
Python中,可以使用`multiprocessing`模块来实现多进程编程。而要在多进程中同使用`tqdm`来显示进度条,可以采用以下步骤: 首先,导入所需的模块和函数: ```python from multiprocessing import Pool from tqdm import tqdm ``` 然后,定义一个要在多进程中执行的函数,例如`run_task`: ```python def run_task(arg): # 这里是要执行的任务代码,可以根据实际情况进行修改 return arg * arg ``` 接着,定义一个函数来初始化进程池,并使用`tqdm`来显示进度条: ```python def main(): # 定义进程池大小 pool_size = 5 # 定义要处理的任务数量 task_count = 10 # 初始化进程池 pool = Pool(pool_size) # 使用tqdm显示进度条 with tqdm(total=task_count) as pbar: # 使用imap函数在多个进程中执行任务 for result in pool.imap(run_task, range(task_count)): # 这里可以对result进行处理或输出 pbar.update(1) # 关闭进程池 pool.close() pool.join() ``` 最后,调用`main`函数来执行多进程编程并显示进度条: ```python if __name__ == '__main__': main() ``` 以上代码将使用`tqdm`库来显示进度条,同使用`multiprocessing`模块实现多进程编程。其中,`pool_size`用于定义进程池的大小,`task_count`表示要处理的任务数量。在`for`循环中,通过`imap`函数在多个进程中执行任务,并在每次任务完成后更新进度条。 总结起来,使用Python的`multiprocessing`模块和`tqdm`库可以实现同进行多个进程的任务并在处理过程中显示进度条
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