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。

这是创建进度条的简单方法

import time,sys
toolbar_width = 50
# setting up toolbar [-------------------------------------]
sys.stdout.write("[%s]"%(("-")*toolbar_width))
sys.stdout.flush()
# each hash represents 2 % of the progress
for i in range(toolbar_width):
    sys.stdout.write("\r") # return to start of line
    sys.stdout.flush()
    sys.stdout.write("[")#Overwrite over the existing text from the start 
    sys.stdout.write("#"*(i+1))# number of # denotes the progress completed 
    sys.stdout.flush()
    time.sleep(0.1)

这是我的简单解决方案:

import time

def progress(_cur, _max):
    p = round(100*_cur/_max)
    b = f"Progress: {p}% - ["+"."*int(p/5)+" "*(20-int(p/5))+"]"
    print(b, end="\r")

# USAGE:
for i in range(0,101):
    time.sleep(0.1) 
    progress(i,100)

print("..."*5, end="\r")
print("Done")

如果它是一个大循环，迭代次数固定，需要花费很多时间，你可以使用我做的这个函数。循环的每一次迭代都增加了进展。其中count是循环的当前迭代，total是循环的值，size(int)是你想要的条的大小，以10为增量，即(size 1 =10个字符，size 2 =20个字符)

import sys
def loadingBar(count,total,size):
    percent = float(count)/float(total)*100
    sys.stdout.write("\r" + str(int(count)).rjust(3,'0')+"/"+str(int(total)).rjust(3,'0') + ' [' + '='*int(percent/10)*size + ' '*(10-int(percent/10))*size + ']')

例子:

for i in range(0,100):
     loadingBar(i,100,2)
     #do some code 

输出:

i = 50
>> 050/100 [==========          ]

使用动态进度，最酷的进度条!

要以一种有用的方式使用任何进度条框架，即获得完成百分比和预计到达时间(ETA)，您需要能够告诉您的处理将有多少步骤。

然后，您只需插入一个yield来标记一个项目已被处理，然后就可以开始了!

def compute():
    for i in range(1000):
        ... # process items as usual.
        yield  # insert this :)

然后就像这样使用它:

from alive_progress import alive_bar

with alive_bar(1000) as bar:
    for i in compute():
        bar()

获得一个令人敬畏的和活着的进度条!

|█████████████▎                      | ▅▃▁ 321/1000 [32%] in 8s (40.1/s, eta: 16s)

披露:我是alive-progress的作者，但它应该能很好地解决你的问题!阅读https://github.com/rsalmei/alive-progress上的文档了解更多信息。现在它也在木星笔记本!以下是它能做的更多例子:

使用这个库:fish (GitHub)。

用法:

>>> import fish
>>> while churning:
...     churn_churn()
...     fish.animate()

玩得开心!