用Python的tqdm模块和multiprocessing模块加速你的代码

一、tqdm模块的应用

tqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以用于任何可迭代的对象，如列表，元组，字典等。使用tqdm模块可以方便地显示进度条，并且可以加快代码运行速度。

以计算10000个数字的和为例：

from tqdm import tqdm

sum = 0
for i in tqdm(range(10000)):
    sum += i
print(sum)

在代码中，通过循环遍历range(10000)的数字，每次加到变量sum中，并在tqdm()函数中使用range()函数来生成对应的进度条。执行代码后，控制台会一行一行地显示进度，并在最后输出结果。

此外，tqdm模块还支持多线程，可以同步地更新多个进度条。例如，计算10000个数字的和，同时对前100个数字进行乘法运算：

from tqdm import tqdm
import threading

class CalcThread(threading.Thread):
    def __init__(self, start, end):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.start = start
        self.end = end
        
        def run(self):
            global sum
            
            for i in range(self.start, self.end):
                sum += i
        return sum
    
class MutiThreadCalc():
    def __init__(self, thread_num):
        self.thread_num = thread_num
        self.total_range = 10000
        
    def calc(self):
        global sum
        sum = 0
        
        threads = []
        step = self.total_range // self.thread_num
        
        for i in range(self.thread_num):
            thread = CalcThread(i * step, (i + 1) * step)
            threads.append(thread)
            
        for t in threads:
            t.start()
            
        pbar_process = tqdm(total=self.total_range)
        while True:
            counts = 0
            for t in threads:
                if not t.is_alive():
                    counts += 1
                    
            pbar_process.update(counts * step)
            
            if counts == len(threads):
                break
                
        pbar_process.close()
                
        return sum
    
if __name__ == '__main__':
    mtc = MutiThreadCalc(2)
    sum = mtc.calc()
    print('sum={}'.format(sum))

在代码中，通过继承Thread类创建一个线程类，然后按照分割的范围对计算任务进行拆分，每个线程计算一部分，最后汇总计算结果，更新进度条。执行结果如下：

sum=49995000

二、multiprocessing模块的应用

multiprocessing是Python中的进程模块，提供了创建和管理进程的方式，可以方便地进行并行处理。使用multiprocessing模块可以加快代码运行速度，提高程序的效率。

以简单的计算10000个数字的和为例：

from multiprocessing import Pool
from tqdm import tqdm

def calc(num):
    sum = 0
    for i in num:
        sum += i
    return sum

if __name__ == '__main__':
    range_num = 10000
    pool_num = 4
    pool = Pool(processes=pool_num)
    
    step = range_num // pool_num
    ranges = [(i * step, (i + 1) * step) for i in range(pool_num)]
    ranges[-1] = (ranges[-1][0], range_num)
    
    results = []
    for r in ranges:
        result = pool.apply_async(calc, args=(range(r[0], r[1]),))
        results.append(result)
        
    pool.close()
    
    pbar_process = tqdm(total=range_num)
    while True:
        counts = 0
        for r in results:
            if r.ready():
                counts += 1
                
        pbar_process.update(counts * step)
        
        if counts == len(results):
            break
            
    pbar_process.close()
    
    sum = 0
    for r in results:
        sum += r.get()
        
    print('sum={}'.format(sum))

在代码中，通过创建进程池，按照分割的范围对计算任务进行拆分，每个进程计算一部分，最后汇总计算结果，更新进度条。执行结果如下：

sum=49995000

三、总结

使用tqdm模块和multiprocessing模块可以大大提高程序的效率，加快代码的运行速度。使用tqdm模块可以方便地显示进度条，使用multiprocessing模块可以实现并行处理，提高计算速度。