1.背景   在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求  笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法: pip install pathos 安装完成后 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm 这边使用pathos的原因是因为,mul

#Python绘制 文本进度条,带刷新.时间暂缓的 #文本进度条 import time as T st=T.perf_counter() print('-'*6,'执行开始','-'*6) maxx=11 #要大1 for i in range(maxx): s1='*'*i s2='->' s3='.'*(maxx-i-1) T.sleep(0.5) #假装有延时 dur=T.perf_counter()-st print("\r%3d%%[%s%s%s] %.2fs"%(i

参考:https://pypi.org/project/tqdm/ 1.安装: (base) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda install -c conda-forge tqdm Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Pla

一,首先打开命令提示符找到Python路径,输入pip install tqdm下载第三方库tpdm. 二,写程序 法一 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6): total+=t n+=2 s=-s t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f} 运行时间为{:.4f}秒"

从祖冲之到现在,圆周率的发展越来越丰富,求法也是越来越快其中: 1.求圆周率的方法: (1)蒙特卡罗法 这是基于“随机数”的算法,通过计算落在单位圆内的点与正方形内的比值来求圆周率PI. 如果一共投入N个点,其中有M个落入圆中,则要点均匀,假定圆周率的半径为R,则: (2)欧拉恒等式公式为: 基础的泰勒级数: (2)求python进度表 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-5-21 下午3:44# @Autho

今天老师布置了一个课后作业,去尽可能的准确计算π的值,还要显示时间和进度条,对于python小白的我,当然是综合书上和网上的知识,自己做了一个小程序,代码如下: 一.写代码的准备工作:用pip下载第三方库tqdm 步骤1:打开cmd 步骤2:输入pip install   你要安装的库(如 pip install tqdm)   #pip一般是在安装python的时候就有了,还有tqdm我之前已经下载好了 二.写程序 1.这个代码的启发是由上学期c语言的一道例题改编的 from math imp

1. 时间进度条 class Tiao(object): def __init__(self): self.obj1 = datetime.timedelta(seconds=1) self.var = '%H:%M:%S' def add(self, var): a = datetime.datetime.strptime(var, self.var) b = a + self.obj1 return str(b.strftime(self.var)) def str_time(self, v

简单的文本进度条代码 解析 引入time库 打印一行作为开始 最后也打印一个结束的标签 定义变量等于10,文本进度条大概的宽度是10 使用for循环来模拟进度,for i in range()能够不断地产生循环 每次答应都会显示当前的休眠状态 字符串与整数的乘积表示字符串被复制的次数 变量a 表示被复制的次数 变量b 表示点被复制的次数,与当前剩余的进度条比例之间的乘积 通过a和b就可以知道当前已知执行的和未知执行的关系 c表示输出当前输出进度条与未输出之间的关系 使用print函数增加了槽,在

前言 大家在用Python写一些小程序的时候,经常都会用到文件下载,对于一些较小的文件,大家可能不太在乎文件的下载进度,因为一会就下载完毕了. 但是当文件较大,比如下载chromedriver的时候,我们如果能够看到下载的进度条,那该多么友好.毕竟在npm,pip安装包的时候都有类似的进度条. 那笔者今天就给大家分享一个展示文件下载进度条的方法. requests requests库相信大家都用过,做接口测试少不了它.其实我们平时下载文件,也可以用requests做到的,比如有这样一个地址: h

1 简介 费老师我在几年前写过的一篇文章(https://www.cnblogs.com/feffery/p/13392024.html)中,介绍过tqdm这个在当下Python圈子中已然非常流行的进度条库,可以帮助我们为任何具有循环迭代过程的代码逻辑添加进度条,从而帮助我们感知代码运行的过程. 而随着tqdm这几年来的发展迭代,更多更好用的功能加入其中,今天的文章中我就给大家总结了6条非常值得学习的tqdm特性. 2 tqdm中实用的6个特性 2.1 autonotebook自动切换进度条风格

一.安装tqdm函数库 tqdm是一个强大的终端进度条工具,我利用pip获取tqdm函数库. 1.打开运行,输入“cmd” 2.2:输入pip install   你要安装的库(如 pip install tqdm) 此处我已经装好了. 二.编写代码 我用书上的代码 from random import random from math import sqrt from time import * from tqdm import tqdm DARTS=10000000 hits=0.0 clo

该功能用以输出任务百分比 #conding=utf-8 import sys #进度条函数,输入当前任务以及总任务数 def ProgressBar(Current,Total): processpercent=round((100.0*Current/Total),2) sys.stdout.write('\r') sys.stdout.write("当前进度 %.2f"%processpercent+"%") sys.stdout.flush() #测试运行 i

1.tqdm是一个强大的终端进度条工具,我利用pip获取tqdm函数库. 2编写代码 2.1进行π的计算 from random import random from math import sqrt from time import clock DARTS=10000 hits=0.0 clock() for i in range(1,DARTS+1): x,y=random(),random() dist=sqrt(x**2+y**2) if dist <=1.0: hits=hits+1

import random def make_code(n): res='' for i in range(n): s1=chr(random.randint(65,90)) s2=str(random.randint(0,9)) res+=random.choice([s1,s2]) return res print(make_code(9)) #=========实现打印进度条函数========== import sys import time def progress(percent,w

实现进度条功能 方法一:简单FOR实现打印进度条功能 for i in range(10): print("#",end="",flush=True) time.sleep(0.4) #方法二,yeild实现复杂进度条功能 def show_process(total): recive_size=0 current_size=0 while recive_size<total: if int(recive_size/total*100) >current

1.0代码: import time#引入time库 scale=10#文本进度条宽度 print("------执行开始------") for i in range(scale+1):#模拟一个进度 a='*'*i#字符串被复制的次数,"*"表示百分比所表达的信息 b='.'*(scale-i) c=(i/scale)*100#输出对应进度条的百分比 print("{:^3.0f}%[{}->{}]".format(c,a,b)) ti

使用方法一: tqdm tqdm(list)方法可以传入任意一种list,比如数组,同时tqdm中不仅仅可以传入list, 同时可以传入所有带len方法的可迭代对象,这里只以list对象为例: from tqdm import tqdm from time import sleep for i in tqdm(range(1000)): sleep(0.1) 或是: from tqdm import tqdm from time import sleep for i in tqdm(['a',

关键点是输出'\r'这个字符可以使光标回到一行的开头,这时输出其它内容就会将原内容覆盖. import time import sys def progress_test(): bar_length=20 for percent in xrange(0, 100): hashes = '#' * int(percent/100.0 * bar_length) spaces = ' ' * (bar_length - len(hashes)) sys.stdout.write("\rPercent

代码如下:import math import time scale= s,m,=, print("执行开始".center(scale//2, "-")) start = time.perf_counter() ): s=math.sqrt((-math.sqrt(-pow(s,)))/) m=m* a = '*' * i b = '.' * (scale - i) c = (i/scale)* dur = time.perf_counter() - start

import time scale=50 print("执行开始".center(scale//2,"-")) start=time.perf_counter() for i in range(scale+1): a='*' *i b='·' *(scale-i) c=(i/scale)*100 dur=time.perf_counter()-start print("\r{:3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(c,

基础版 import requests url = "http://mp.111ttt.cn/mp3free/81135985.mp3" rsp = requests.get(url, stream=True) with open('1.mp3', 'wb') as f: for i in rsp.iter_content(chunk_size=1024): # 边下载边存硬盘, chunk_size 可以自由调整为可以更好地适合您的用例的数字 f.write(i) 晋级版 # 下载M