今回の記事では下記のような読者に向けて記事を書いています。
- pythonで非常に長い処理を実行中だが、いつ処理が終了するのか知りたい
- pythonでfor文を用いて繰り返し処理を実施中だが、どれくらい時間がかかるのか知りたい
pythonのtqdmライブラリを活用すると、処理の進捗を表示することができます。
特に、大量のデータ処理や時間がかかる処理を行う際に、進捗を視覚的に確認することができるので非常に便利です。
早速解説していきます。
tqdmの進捗バーの表示イメージ
tqdmを使用すると、以下のような進捗バーが表示されます。
10%|█ | 1/10 [00:05<00:45, 5.00s/it]
かかった時間と進捗率(%)から、いつ処理が終了するのか見積もることができます。特にpythonのfor文と一緒に使うことが多いです。
pythonのfor文は下記記事で解説しています。
404 NOT FOUND | ノムオtoリンコの機械学習ブログ
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nomuotorinko.com
今回はpythonのfor文と一緒に使うことが多いので、その使い方を解説します。
tqdmの実践的な使い方
使い方は簡単で、importして、inの後のデータをtqdm()としてあげればOK。
for 変数名 in tqdm（○○）:
for文の処理の中身は変えずに、tqdm()とするだけで使えます。
以下は、fruitsというリストに含まれるフルーツの名前を順番に出力する際に、tqdmを使用して進捗を表示する例です。
このコードを実行すると、フルーツの名前が順番に出力されると同時に、進捗バーが表示されます。進捗バーは、リストの全要素が処理されると100%になります。
from tqdm import tqdm
fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
for fruit in tqdm(fruits):
print(fruit)
このようにtqdmは、Pythonの処理の進捗を視覚的に表示するための非常に便利なライブラリです。
大量のデータを扱う際や、時間がかかる処理を行う際には、tqdmを使用することで作業の進捗をリアルタイムで確認することができます。
繰り返し処理の進捗を確認しながら効率的にコーディングを進めるために、tqdmの活用をおすすめします。
