多重处理：使用tqdm显示进度条

Question

为了使我的代码更“ Pythonic”且更快，我使用“multiprocessing”和一个map函数向其发送a）函数和b）迭代范围。

植入的解决方案（即直接在范围tqdm.tqdm（range（0，30））上调用tqdm不适用于多重处理（如以下代码中所述）。

进度条显示为0到100％（当python读取代码时？），但是它并不表示map函数的实际进度。

如何显示进度条以指示“地图”功能在哪一步？

from multiprocessing import Pool
import tqdm
import time

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square

if __name__ == '__main__':
   p = Pool(2)
   r = p.map(_foo, tqdm.tqdm(range(0, 30)))
   p.close()
   p.join()

欢迎任何帮助或建议…

Answer 1

找到的解决方案：注意！由于进行了多处理，估计时间（每个循环的迭代次数，总时间等）可能不稳定，但是进度条可以正常工作。

注意：Pool的上下文管理器仅在Python 3.3版中可用

from multiprocessing import Pool
import time
from tqdm import *

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=2) as p:
        max_ = 30
        with tqdm(total=max_) as pbar:
            for i, _ in enumerate(p.imap_unordered(_foo, range(0, max_))):
                pbar.update()