为什么需要自定义进度条？

在运行耗时较长的Python程序时，进度条能够：

• 向用户提供清晰的执行进度反馈
• 显示剩余时间估计，帮助用户规划时间
• 提升应用程序的专业感和用户体验
• 在批处理任务中监控执行情况

虽然Python有tqdm等优秀库，但自定义进度条让你可以：

• 完全控制进度条的显示样式
• 添加自定义信息（如当前处理项、速度等）
• 避免外部依赖
• 满足特殊格式需求

基本实现原理

Python自定义进度条的核心原理：

1. 使用\r（回车符）将光标移回行首
2. 覆盖之前输出的内容
3. 计算并显示当前进度百分比
4. 使用字符图形直观展示进度

基本代码框架：

import time
import sys

total = 100  # 总任务量

for i in range(total):
    # 计算进度百分比
    percent = (i + 1) / total * 100
    
    # 创建进度条字符串
    bar_length = 50
    filled_length = int(bar_length * (i + 1) // total)
    bar = '█' * filled_length + '-' * (bar_length - filled_length)
    
    # 输出进度条
    sys.stdout.write(f'\r|{bar}| {percent:.1f}%')
    sys.stdout.flush()
    
    time.sleep(0.05)  # 模拟任务执行时间

完整进度条实现

下面是一个功能完整的自定义进度条类：

import time
import sys
from datetime import datetime, timedelta

class ProgressBar:
    def __init__(self, total, prefix='Progress:', suffix='Complete', length=50, fill='█'):
        self.total = total
        self.prefix = prefix
        self.suffix = suffix
        self.length = length
        self.fill = fill
        self.start_time = datetime.now()
        self.last_print_len = 0
        
    def update(self, iteration):
        percent = (iteration + 1) / self.total * 100
        filled_length = int(self.length * (iteration + 1) // self.total)
        bar = self.fill * filled_length + '-' * (self.length - filled_length)
        
        # 计算剩余时间
        elapsed = (datetime.now() - self.start_time).total_seconds()
        if iteration > 0 and elapsed > 0:
            remaining = (elapsed / (iteration + 1)) * (self.total - iteration - 1)
            remaining_str = str(timedelta(seconds=int(remaining)))
        else:
            remaining_str = 'Calculating...'
        
        # 计算处理速度
        speed = (iteration + 1) / elapsed if elapsed > 0 else 0
        
        # 创建输出信息
        message = f'\r{self.prefix} |{bar}| {percent:.1f}% | {iteration + 1}/{self.total} | Speed: {speed:.1f} it/s | ETA: {remaining_str} | {self.suffix}'
        
        # 清除上一行多余内容
        if len(message) < self.last_print_len:
            message += ' ' * (self.last_print_len - len(message))
        
        sys.stdout.write(message)
        sys.stdout.flush()
        self.last_print_len = len(message)
        
    def finish(self):
        # 完成后换行
        sys.stdout.write('\n')
        sys.stdout.flush()

使用示例：

# 创建进度条实例
bar = ProgressBar(total=200, prefix='Processing:', suffix='Done', length=40)

for i in range(200):
    # 执行任务...
    time.sleep(0.1)
    bar.update(i)

bar.finish()

进度条功能详解

# 创建进度条字符串
filled_length = int(length * progress)
bar = fill_char * filled_length + empty_char * (length - filled_length)

percent = (current + 1) / total * 100
print(f"{percent:.1f}%")

elapsed = current_time - start_time
eta = (elapsed / (current + 1)) * (total - current - 1)

speed = (current + 1) / elapsed_seconds

进度条样式变体

# 使用ANSI颜色代码
print('\033[92m' + bar + '\033[0m')  # 绿色
print('\033[93m' + bar + '\033[0m')  # 黄色
print('\033[91m' + bar + '\033[0m')  # 红色

# 显示多个阶段的进度
bar1 = create_bar(progress1)
bar2 = create_bar(progress2)
print(f'\rStage1: {bar1} | Stage2: {bar2}')

# 用于不确定进度的任务
spinner = ['|', '/', '-', '\\']
print(f'\rProcessing {spinner[i % 4]}', end='')

最佳实践与注意事项

• 性能优化：避免在每次更新时进行复杂计算
• 更新频率：根据任务长度调整更新间隔，避免刷新过快
• 异常处理：确保程序异常中断时进度条不会破坏输出
• 跨平台兼容：Windows可能需要额外的配置支持ANSI颜色
• 日志集成：进度条和日志输出共存时需小心处理
• 多线程安全：在多线程环境中使用锁保护进度条更新
• 完成处理：任务完成后换行，避免后续输出混乱

提示： 对于简单需求，可以考虑使用tqdm库，它提供了丰富的功能和跨平台支持。 但掌握自定义进度条技术让你能够应对特殊需求并深入理解其原理。