你可以使用富库，它有非常好的终端样式，包括进度条。 首先执行如下命令: PIP安装丰富

来自docs的例子:

import time
from rich.progress import track

for i in track(range(20), description="Processing..."):
    time.sleep(1)  # Simulate work being done

如果你的工作不能被分解成可测量的块，你可以在一个新的线程中调用你的函数，并记录它所花费的时间:

import thread
import time
import sys

def work():
    time.sleep( 5 )

def locked_call( func, lock ):
    lock.acquire()
    func()
    lock.release()

lock = thread.allocate_lock()
thread.start_new_thread( locked_call, ( work, lock, ) )

# This part is icky...
while( not lock.locked() ):
    time.sleep( 0.1 )

while( lock.locked() ):
    sys.stdout.write( "*" )
    sys.stdout.flush()
    time.sleep( 1 )
print "\nWork Done"

显然，您可以根据需要提高计时精度。

你可以使用富库，它有非常好的终端样式，包括进度条。 首先执行如下命令: PIP安装丰富

来自docs的例子:

import time
from rich.progress import track

for i in track(range(20), description="Processing..."):
    time.sleep(1)  # Simulate work being done

使用os_sys lib:

我在许多类型的条形图中使用它，例如:

from os_sys.progress import bar as Bar
bar = Bar('progresing: ', max=20)
for i in range(20):
    #do somthing
    bar.next()
bar.finish()

你的输出将是:

procesing:  |######                          | 2/10

请在os_sys的描述中阅读更多信息

试试https://pypi.python.org/pypi/progress上的progress。

from progress.bar import Bar

bar = Bar('Processing', max=20)
for i in range(20):
    # Do some work
    bar.next()
bar.finish()

结果将是如下所示的条:

Processing |#############                   | 42/100

这里有一个非常简单的版本，如果你有一个循环，只是想了解迭代的进展，比如每一个点，比如说，5000次迭代。

my_list = range(0,100000)

counter = 0
for x in my_list:
    #your code here

    counter = counter + 1
    if counter % 5000 == 0:
        print(".", end="") # end="" avoids a newline, keeps dots together

print() #this makes sure whatever you print next is in a new line

My_list不是方案的一部分。使用你自己的迭代对象，不管你在循环什么。 这个版本没有提前告诉您总共有多少次迭代。