python的进度条代码（文本进度条python代码）

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　之前在写繁体字转简体字的时候，由于数据量比较大，所以用了多进程来实现。其实我对多进程/多线程的认识只是了解概念，第一次看到实际的应用是在BDCI-OCR的项目中，作者用多进程进行图像处理。毫无疑问，并行计算能显著地减少运行时间。

那么为什么用多进程实现并行计算（多核任务），不用多线程呢？

引用链接

　网上有很多实现多进程的示例，我只记录自己用过的。

　这里我用的是pool.apply_async()，是异步非阻塞的方法，可以理解为：不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。当然，还有其他方法，网上有很多资料，我就不赘述了。

　从运行结果中可以发现：因为cpu最大核心数是8，所以前8个任务的进程id都不一样，任务9的进程id与任务2的相同，即任务2执行结束后再执行任务9，依此类推。

　模拟的事件：共需处理10个任务，每个任务执行时间为5秒（5 * time.sleep(1)）

参考链接

　发现：因为我的cpu是8核，所以10个任务的多进程耗时约为 2×单任务耗时。

　在查阅相关资料时发现，多进程在实际使用的时候有单参数和多参数之分，那么多参数和单参数的优缺点分别是什么呢？

tqdm在阿拉伯语中的意思是“进展”，是一个快速、扩展性强的进度条工具库，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。

在迭代器上直接使用tqdm库

trange(i) 是对tqdm(range(i)) 特殊优化过的实例。

phython:

首先利用pip快速安装第三方库，tqdm

使用tqdm的函数之前需要导入qdm库

在tqdm的应用中，直接在for结构上，添加一个tdqm()即可。

执行上一步的操作，就可以观察到进度条。

selenium：

拿到浏览器滚动条的js代码，然后执行，就可以看到进度条

.通过模拟键盘的形式去滚动屏幕，就可以看到进度条

其中通过 driver.execute_script（）执行js代码时，可以用两个语法，语法：scrollBy(x,y)和语法：scrollBy(x,y

import sys

import time

def progress_bar(total):

for count in range(0,total+1):

_second = 0.1

time.sleep(_second)

_output.write(f'rcomplete percent:{count:.0f}')

_output.flush()

progress_bar(100)

首先，我们需要创建一个新的python文件，点击工具栏上方的file按钮，然后在弹出的选项中选择新建，找到如图所示的新建python file，创建一个新文件。

按照提示给我们的新文件命名，然后在创建的文件中输入我们需要的代码，如图所示，我们需要导入time包，使用其中的功能来完成进度条的设置。

1 import time

2 import random

4 for i in range(101):

5 print('r当前进度%s/100'%i,end='')

6 time.sleep(random.randint(1, 15) / 100) # 延迟时间你自己定