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python下载进度

发布时间: 2023-08-22 04:08:45

1. python3.5无法安装,进度条不动

试试anaconda,有Python3.x版本,遇到的兼容性问题会少一些……如果可以的话还是用Linux操作系统要好一些,遇到的bug会少

2. python和selenium怎么判断进度条

phython:

  1. 首先利用pip快速安装第三方库,tqdm

  2. 使用tqdm的函数之前需要导入qdm库

  3. 在tqdm的应用中,直接在for结构上,添加一个tdqm()即可。

  4. 执行上一步的操作,就可以观察到进度条。

selenium:

  1. 拿到浏览器滚动条的js代码,然后执行,就可以看到进度条

  2. .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

3. win10专业版64位安装python3.7,进度条走一半卡住,电脑死机,换个版本也这样,求助

如果你换了两个电脑,而且他们的系统都不一样,你安装这个软件的时候总是出问题,说明有问题的,不是你的电脑,而是这个软件。

4. python编写文本进度条

方法1:利用 * 打印出文本进度条

import time

scale=10

print("---执行开始-----")

for i in range(scale+1):

    a='*'*i

    b='.'*(scale-i)

    c=(i/scale)*100

    print("{:^8.0f}%[{}->{}]".format(c,a,b))

    time.sleep(0.1)

print("---执行结束-----")

方法2:利用 \u2588  打印出毕饥文本进度条

import time

scale=10

print("---执行开始-----")

for i in range(scale+1):

    a='\u2588'*i

    b='.'*(scale-i)

    c=(i/scale)*100

    print("{:^8.0f}%[{}->{}]".format(c,a,b))

    time.sleep(0.1)

print("---执行结束-----")

方法3:利用 tqdm  打印出文本进度条(首先安装tqdm库    进入命令提示符页面,然后输入,pip install tqdm)

import time

from tqdm import tqdm

for i in tqdm(range(100),desc='progress',ncols=100,ascii=' =',bar_format='{l_bar}{bar}l'):

    time.sleep (0.05)

方法4:利用 progressbar 手亏返 打印出文本进度条(首先安装progressbar 库    进入命令提示符页面,然后输入,pip install progressbar )

import time

from progressbar import *

progress=ProgressBar()

for i in progress(range(100)):

    time.sleep (0.05)

   空睁 print('')

5. Python进度条:tqdm

效果如下图所示:

total 循环次数,一般为epoch数或者一个epoch中迭代的次数
desc 传入str类型,作为进度条标题(类似于说明)
leave 在迭代结束时保留进度条的所有痕迹,否则结束后会消失。默认为true,默认就可以
dynamic_ncols 进度条的宽高随着显示窗口同步改变,默认为false,设置为true

待补充......

6. Python实现多进程+进度条显示

 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,并行计算能显着地减少运行时间。
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 多参数 之分,那么多参数和单参数的优缺点分别是什么呢?

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