两个惊艳的python库:tqdm和retry

2024-08-27 19:32
文章标签 python 两个 惊艳 retry tqdm

本文主要是介绍两个惊艳的python库:tqdm和retry,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python基本是我目前工作、计算、数据挖掘的唯一编程语言(除了符号计算用Mathematica外)。当然,基本的Python功能并不是很强大,但它胜在有巨量的第三方扩展库。在选用Python的第三方库时,我都会经过仔细考虑,希望能挑选出最简单的、最直观的一个(因为本人比较笨,太复杂用不了)。在数据处理方面,我用得最多的是Numpy和Pandas,这两个绝对称得上王者级别的库,当然不能不提的是Scipy,但我很少直接用它,一般会通过Pandas间接调用了;可视化方面不用说是Matplotlib了;在建模方面,我会用Keras,直接上深度学习模型,Keras已经成为相当流行的深度学习框架了,如果做文本挖掘,通常还会用到jieba(分词)、Gensim(主题建模,包含了诸如word2vec之类的模型),机器学习库还有流行的Scikit Learn,但我很少用;网络方面,写爬虫我用requests,这是个人性化的网络库,如果写网站,我会用bottle,这是个单文件版的迷你框架,一切由自己定义,当然,我也不会去写什么大型网站,我就写一个简单的的接口那样而已;最后如果要并行的话,一般直接用multiprocessing。

不过,以上都不是本文要推荐的,本文要推荐的是两个可以渗透到日常写代码的库,它实现了我们平时很多时候都需要的功能,但是不用增加什么代码,绝对让人眼前一亮。

1. tqdm

tqdm的介绍用一张GIF就够了。

tqdm.gif

说白了,它就是用来显示进度条的,很漂亮,使用很直观(在循环体里边加个tqdm),而且基本不影响原程序效率。名副其实的“太强大美”了!这样在写运行时间很长的程序时,是该多么舒服啊!

使用方法一: tqdm

tqdm(list)方法可以传入任意一种list,比如数组

from tqdm import tqdmfor i in tqdm(range(1000)):  #do somethingpass  

或者string的数组

for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):#do somethingpass

使用方法二: trange

trange(i) 是 tqdm(range(i)) 的简单写法

from tqdm import trange
for i in trange(100):#do somethingpass

使用方法三: 手动方法

在for循环外部初始化tqdm,可以打印其他信息

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:pbar.set_description("Processing %s" % char)

--------------------- 作者:Codeur 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/Codeur/article/details/76167574?utm_source=copy 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

2. retry

正如它的名字,retry是用来实现重试的。很多时候我们都需要重试功能,比如写爬虫的时候,有时候就会出现网络问题导致爬取失败,然后就需要重试了,一般我是这样写的(每隔两秒重试一次,共5次):

import time
def do_something():xxxfor i in range(5):try:do_something()breakexcept:time.sleep(2)

这样未免有些累赘。有了retry后,只需要。


from retry import retry@retry(tries=5, delay=2)
def do_something():xxxdo_something()

也就是在函数的定义前,加一句@retry就行了。

Python果然是绝对省心~

这篇关于两个惊艳的python库:tqdm和retry的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1112571

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Python pandas库自学超详细教程

《Pythonpandas库自学超详细教程》文章介绍了Pandas库的基本功能、安装方法及核心操作,涵盖数据导入(CSV/Excel等)、数据结构(Series、DataFrame)、数据清洗、转换... 目录一、什么是Pandas库(1)、Pandas 应用(2)、Pandas 功能(3)、数据结构二、安

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一:cmd命令行执行pip install pandas方法二:找到pandas下载库,然后

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

Python操作PDF文档的主流库使用指南

《Python操作PDF文档的主流库使用指南》PDF因其跨平台、格式固定的特性成为文档交换的标准,然而,由于其复杂的内部结构,程序化操作PDF一直是个挑战,本文主要为大家整理了Python操作PD... 目录一、 基础操作1.PyPDF2 (及其继任者 pypdf)2.PyMuPDF / fitz3.Fre

python设置环境变量路径实现过程

《python设置环境变量路径实现过程》本文介绍设置Python路径的多种方法:临时设置(Windows用`set`,Linux/macOS用`export`)、永久设置(系统属性或shell配置文件... 目录设置python路径的方法临时设置环境变量(适用于当前会话)永久设置环境变量(Windows系统