tqdm是Python中用于显示循环和数据处理进度的轻量级库，通过pip install tqdm安装后，可将tqdm包装在range或列表等可迭代对象上实现实时进度条；支持用desc参数添加任务描述，结合pandas使用tqdm.pandas()启用progress_apply功能，还可通过手动创建tqdm实例并调用update()方法实现复杂场景下的进度控制，适用于终端和Jupyter Notebook环境。
tqdm 是 Python 中一个轻量级且易用的进度条库，可以为循环、数据处理等耗时操作添加实时进度显示。使用它能让程序运行过程更直观。
如果尚未安装，可通过 pip 安装：
pip install tqdm最常见用法是包装一个可迭代对象，比如 range 或列表：
from tqdm import tqdmfor i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.01) # 模拟耗时操作
运行后会在终端显示动态进度条，包含已完成比例、进度条图形、已用时间、预估剩余时间等信息。
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可以添加描述来说明当前任务内容：
for i in tqdm(range(50), desc="处理数据"): time.sleep(0.02)“desc”参数会显示在进度条前，帮助识别不同任务。
tqdm 还支持与 pandas 的 apply 操作集成：
from tqdm import tqdmdf['new_col'] = df['old_col'].progress_apply(lambda x: x ** 2)
使用 progress_apply 替代 apply，即可看到进度条。
对于非循环或复杂逻辑，可手动更新进度：
pbar = tqdm(total=100)通过 update() 手动增加进度，适合异步或分块处理场景。
基本上就这些常用方式。tqdm 能自动适配环境，在 Jupyter Notebook 中也会有良好显示效果，不复杂但容易忽略细节。
以上就是python中tqdm库如何显示进度条？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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