ブロック文字を含むターミナルのテキスト進行狀況バー
はじめに
ターミナルに進行狀況バーを作成すると、視覚的な表示を提供することでユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させることができます。タスクの進行狀況を表現(xiàn)します。ただし、進行狀況バーを更新しながら以前のコンソール出力の整合性を維持するのは困難な場合があります。この記事では、前のテキストを保持しながら Python でプログレス バーを作成する方法について説明します。
解決策: カスタム プログレス バー関數(shù)
この問題に対処する再利用可能なプログレス バー関數(shù)を次に示します。
def printProgressBar(iteration, total, prefix='', suffix='', decimals=1, length=100, fill='█', printEnd='\r'):
percent = ("{0:." + str(decimals) + "f}").format(100 * (iteration / float(total)))
filledLength = int(length * iteration // total)
bar = fill * filledLength + '-' * (length - filledLength)
print(f'\r{prefix} |{bar}| {percent}% {suffix}', end=printEnd)
if iteration == total:
print()
関數(shù)パラメータ:
| Parameter | Description |
|---|---|
| iteration | Current iteration of the loop |
| total | Total number of iterations |
| prefix | Prefix text before the progress bar |
| suffix | Suffix text after the progress bar |
| decimals | Number of decimal places for percentage |
| length | Width of the progress bar |
| fill | Character used to fill the progress bar |
| printEnd | End of line character (e.g., 'r') |
使用法:
進行狀況バーを使用するには、ループ內(nèi)で関數(shù)を呼び出します:
total_items = 100
for item in range(total_items):
# Do your processing here...
printProgressBar(item + 1, total_items)
単一呼び出しバージョン:
簡略化された使用例として、この単一呼び出しバージョンの進行狀況を検討してください。 bar:
def progressBar(iterable, prefix='', suffix='', decimals=1, length=100, fill='█', printEnd='\r'):
total = len(iterable)
def printProgressBar(iteration):
percent = ("{0:." + str(decimals) + "f}").format(100 * (iteration / float(total)))
filledLength = int(length * iteration // total)
bar = fill * filledLength + '-' * (length - filledLength)
print(f'\r{prefix} |{bar}| {percent}% {suffix}', end=printEnd)
printProgressBar(0)
for i, item in enumerate(iterable):
yield item
printProgressBar(i + 1)
print()
for item in progressBar(range(100)):
# Do your processing here...
このバージョンでは、進行狀況バーを 0% に設定するための初期呼び出しは必要なく、入力としてイテラブルを受け入れます。
Python 2 の互換性:
Python 2 の場合互換性を維持するには、Python 3 文字列の代わりに次のコードを使用します。書式設定:
print('\r%s |%s| %s%% %s' % (prefix, bar, percent, suffix), end=printEnd)
結論:
提供された機能を活用することで、前のテキストの消去を回避しながら、テキスト プログレス バーをコンソール アプリケーションに簡単に統(tǒng)合できます。カスタマイズ可能なパラメータを使用すると、特定の要件に合わせて進行狀況バーの外観を調(diào)整できます。
以上がPython を使用してターミナルにテキスト プログレス バーを作成する方法の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認、タイムアウトの設定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認して、返品結果が期待に準拠していることを確認します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時間を設定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
関數(shù)のPython変數(shù)スコープ
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機能を書くことができます。
