Ich verwende tqdm, um den Fortschritt in einem Skript zu drucken, das ich in einem Jupyter-Notizbuch ausführe. Ich drucke alle Nachrichten über an die Konsoletqdm.write() . Dies gibt mir jedoch immer noch eine verzerrte Ausgabe wie folgt:

Das heißt, jedes Mal, wenn eine neue Zeile gedruckt werden muss, wird in der nächsten Zeile ein neuer Fortschrittsbalken gedruckt. Dies passiert nicht, wenn ich das Skript über das Terminal ausführe. Wie kann ich das lösen?

Versuchen Sie es mit tqdm.notebook.tqdmanstelle von tqdm, wie hier beschrieben .

Dies kann so einfach sein wie das Ändern Ihres Imports in:

from tqdm.notebook import tqdm

Viel Glück!

BEARBEITEN: Nach dem Testen scheint es, dass es tqdmim 'Textmodus' in Jupyter Notebook tatsächlich gut funktioniert. Es ist schwer zu sagen, da Sie kein minimales Beispiel angegeben haben , aber es sieht so aus, als ob Ihr Problem durch eine print-Anweisung in jeder Iteration verursacht wird. Die print-Anweisung gibt zwischen jeder Statusleistenaktualisierung eine Zahl (~ 0,89) aus, wodurch die Ausgabe durcheinander gebracht wird. Versuchen Sie, die print-Anweisung zu entfernen.

Dies ist eine alternative Antwort für den Fall, dass tqdm_notebook für Sie nicht funktioniert.

Anhand des folgenden Beispiels:

from time import sleep
from tqdm import tqdm

values = range(3)
with tqdm(total=len(values)) as pbar:
    for i in values:
        pbar.write('processed: %d' %i)
        pbar.update(1)
        sleep(1)

Die Ausgabe würde ungefähr so ​​aussehen (Fortschritt würde rot angezeigt):

  0%|          | 0/3 [00:00<?, ?it/s]
processed: 1
 67%|██████▋   | 2/3 [00:01<00:00,  1.99it/s]
processed: 2
100%|██████████| 3/3 [00:02<00:00,  1.53it/s]
processed: 3

Das Problem ist, dass die Ausgabe an stdout und stderr asynchron und getrennt in Bezug auf neue Zeilen verarbeitet wird.

Wenn sagen, Jupyter empfängt auf stderr die erste Zeile und dann die "verarbeitete" Ausgabe auf stdout. Sobald es eine Ausgabe auf stderr erhält, um den Fortschritt zu aktualisieren, würde es nicht zurückgehen und die erste Zeile aktualisieren, da es nur die letzte Zeile aktualisieren würde. Stattdessen muss eine neue Zeile geschrieben werden.

Problemumgehung 1, Schreiben an stdout

Eine Problemumgehung wäre, stattdessen beide in stdout auszugeben:

import sys
from time import sleep
from tqdm import tqdm

values = range(3)
with tqdm(total=len(values), file=sys.stdout) as pbar:
    for i in values:
        pbar.write('processed: %d' % (1 + i))
        pbar.update(1)
        sleep(1)

Die Ausgabe ändert sich zu (nicht mehr rot):

processed: 1   | 0/3 [00:00<?, ?it/s]
processed: 2   | 0/3 [00:00<?, ?it/s]
processed: 3   | 2/3 [00:01<00:00,  1.99it/s]
100%|██████████| 3/3 [00:02<00:00,  1.53it/s]

Hier können wir sehen, dass Jupyter erst am Ende der Zeile zu klären scheint. Wir könnten eine weitere Problemumgehung hinzufügen, indem wir Leerzeichen hinzufügen. Sowie:

import sys
from time import sleep
from tqdm import tqdm

values = range(3)
with tqdm(total=len(values), file=sys.stdout) as pbar:
    for i in values:
        pbar.write('processed: %d%s' % (1 + i, ' ' * 50))
        pbar.update(1)
        sleep(1)

Was uns gibt:

processed: 1                                                  
processed: 2                                                  
processed: 3                                                  
100%|██████████| 3/3 [00:02<00:00,  1.53it/s]

Problemumgehung 2: Legen Sie stattdessen die Beschreibung fest

Im Allgemeinen ist es möglicherweise einfacher, nicht zwei Ausgänge zu haben, sondern stattdessen die Beschreibung zu aktualisieren, z.

import sys
from time import sleep
from tqdm import tqdm

values = range(3)
with tqdm(total=len(values), file=sys.stdout) as pbar:
    for i in values:
        pbar.set_description('processed: %d' % (1 + i))
        pbar.update(1)
        sleep(1)

Mit der Ausgabe (Beschreibung während der Verarbeitung aktualisiert):

processed: 3: 100%|██████████| 3/3 [00:02<00:00,  1.53it/s]

Fazit

Sie können es meistens mit normalem tqdm zum Laufen bringen. Aber wenn tqdm_notebook für Sie funktioniert, verwenden Sie das einfach (aber dann würden Sie wahrscheinlich nicht so weit lesen).

Die meisten Antworten sind jetzt veraltet. Besser, wenn Sie tqdm korrekt importieren .

from tqdm import tqdm_notebook as tqdm

Wenn die anderen Tipps hier nicht funktionieren und Sie - genau wie ich - die pandasIntegration verwenden progress_apply, können Sie sich damit tqdmbefassen:

from tqdm.autonotebook import tqdm
tqdm.pandas()

df.progress_apply(row_function, axis=1)

Der Hauptpunkt liegt hier im tqdm.autonotebookModul. Wie in angegeben in IPython Notebooks ihre Anweisungen für die Verwendung , das macht tqdmwählen zwischen verschiedenen Formaten Fortschrittsbalken verwendet in Jupyter Notebooks und Jupyter Konsolen - für einen Grund , noch weitere Untersuchungen an meiner Seite fehlt, von der gewählten spezifischen Format tqdm.autonotebookfunktioniert reibungslos pandas, während alle anderen didn nicht progress_applyspeziell.

Um die Antwort von oscarbranson zu vervollständigen: Es ist möglich, automatisch Konsolen- oder Notebook-Versionen des Fortschrittsbalkens auszuwählen, je nachdem, von wo aus es ausgeführt wird:

from tqdm.autonotebook import tqdm

Weitere Infos finden Sie hier

Keines der oben genannten funktioniert für mich. Ich finde, dass das Ausführen von Folgendem dieses Problem nach einem Fehler sortiert (es löscht nur alle Instanzen von Fortschrittsbalken im Hintergrund):

from tqdm import tqdm

# blah blah your code errored

tqdm._instances.clear()

Verwenden Sie tqdm_notebook

aus tqdm importiere tqdm_notebook als tqdm

x = [1,2,3,4,5]

für i in tqdm (len (x)):

print(x[i])

Für alle, die unter Windows arbeiten und das Problem der Duplizierungsbalken mit keiner der hier genannten Lösungen lösen konnten. Ich musste das coloramaPaket wie in den bekannten Problemen von tqdm beschrieben installieren, die es behoben haben.

pip install colorama

Versuchen Sie es mit diesem Beispiel:

from tqdm import tqdm
from time import sleep

for _ in tqdm(range(5), "All", ncols = 80, position = 0):
    for _ in tqdm(range(100), "Sub", ncols = 80, position = 1, leave = False):
        sleep(0.01)

Welches wird so etwas wie produzieren:

All:  60%|████████████████████████                | 3/5 [00:03<00:02,  1.02s/it]
Sub:  50%|██████████████████▌                  | 50/100 [00:00<00:00, 97.88it/s]