使用clint.textui.progress模块实现长时间任务进度监控

clint是一个Python库，提供了一些常见的命令行交互功能，其中包括一个用于显示进度条的模块clint.textui.progress。

clint.textui.progress模块可以用于监控长时间运行的任务的进度，并以进度条的形式显示在命令行界面上。在这个模块中，主要有两个类可以使用：Bar和MultiBar。

Bar类用于显示单个任务的进度，它有一个update()方法用于更新进度条的进度，并根据当前进度计算出预计完成时间。MultiBar类则用于同时显示多个任务的进度条，每个任务都有一个Bar实例用于监控进度。

下面是一个使用clint.textui.progress模块的示例，来模拟一个长时间运行的任务：

from clint.textui import progress
import time

def long_running_task():
    total = 1000
    
    # 创建一个Bar实例来显示进度
    with progress.Bar(expected_size=total) as bar:
        for i in range(total):
            # 模拟任务执行
            time.sleep(0.01)
            
            # 更新进度条进度
            bar.show(i + 1)

long_running_task()

在这个例子中，使用with块来创建一个Bar实例，并将预期的总数设置为1000。然后，在循环中，通过调用bar.show()方法来更新进度条的进度。每次迭代时，间隔0.01秒，表示模拟任务的执行时间。

运行这个示例，你将看到一个进度条逐渐增长，直到完成：

[====================] 100% ETA: 00:00:02

上面的示例中只监控了一个任务的进度，如果你想同时监控多个任务的进度，可以使用MultiBar类。每个任务使用一个Bar实例来监控进度，然后将它们传递给MultiBar类的构造函数。

下面是一个使用MultiBar类的示例：

from clint.textui import progress
import time

def long_running_tasks():
    total_tasks = 3
    total_each_task = 1000
    
    # 创建多个Bar实例来分别显示每个任务的进度
    with progress.MultiBar(expected_size=total_each_task * total_tasks) as bars:
        for task_id in range(total_tasks):
            bar = bars.add_task(task_id, total=total_each_task)
            for i in range(total_each_task):
                # 模拟任务执行
                time.sleep(0.01)
                
                # 更新当前任务的进度条
                bars.update(bar, i + 1)
                
long_running_tasks()

在这个示例中，使用with块来创建一个MultiBar实例，并将预期的总数设置为总任务数乘以每个任务的总数。然后，使用bars.add_task()方法为每个任务创建一个Bar实例，并将它们添加到MultiBar实例中。

在内部循环中，使用bars.update()方法来更新当前任务的进度。

运行这个示例，你将在命令行界面上看到三个进度条同时增长，直到完成。

总结一下，clint.textui.progress模块提供了一种方便的方式来显示长时间任务的进度条。无论是监控单个任务还是同时监控多个任务，通过使用Bar和MultiBar类，我们可以轻松地在命令行界面上实现进度监控功能。