通过Pythonprogress.bar库创建可定制化的多线程进度条

在Python中，可以使用progress.bar库来创建可定制化的多线程进度条。progress.bar是一个轻量级的Python库，它可以在命令行界面中显示进度条，以提供对长时间运行的任务的实时反馈。

下面是一个使用例子，具体分为以下几个步骤：

1. 确保你已经安装了progress库，可以使用pip install progress进行安装。

2. 导入必要的模块和库：

import time
from progress.bar import Bar
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

3. 创建一个函数，用于模拟长时间运行的任务。在这个例子中，我们将使用time.sleep模拟任务的执行时间。

def long_running_task(task_id):
    time.sleep(1)
    return task_id

4. 创建一个自定义的进度条类，继承progress.bar库的Bar类。在这个自定义类中，我们需要重写iterable属性和iter方法，并在iter方法中调用我们的长时间运行的任务。

class CustomProgressBar(Bar):
    message = 'Processing'
    suffix = '%(percent).1f%% | ETA: %(eta)s'

    def __init__(self, max, prefix=None):
        super().__init__(max, prefix=prefix, suffix=self.suffix)

    def __iter__(self):
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
            tasks = [executor.submit(long_running_task, i) for i in range(self.max)]
            for task in tasks:
                yield task.result()
                self.next()

在上述代码中，我们使用了ThreadPoolExecutor来创建一个拥有4个线程的线程池。然后，我们将长时间运行的任务提交给线程池，并使用result方法获取任务的结果。在yield语句后，我们调用self.next()来更新进度条。

5. 创建一个主函数，在这个函数中我们可以使用我们的自定义进度条类。

def main():
    max_value = 10
    with CustomProgressBar(max_value) as bar:
        for _ in bar:
            pass

if __name__ == '__main__':
    main()

在上述代码中，我们创建了一个max_value为10的CustomProgressBar实例，并使用with语句将其作为上下文管理器使用。然后，我们在迭代过程中调用bar对象的next方法来更新进度条。

当上述代码运行时，你会看到一个具有可定制化样式的进度条，在每个任务完成后会更新进度，并显示预计剩余时间。

这是一个简单的例子，演示了如何使用progress.bar库创建可定制化的多线程进度条。你可以根据自己的需求对进度条进行定制，并将其与其他线程操作或长时间运行的任务结合使用。