Python中使用progressbar模块实现多进程任务的进度跟踪

Python中的progressbar模块可以用于实现多进程任务的进度跟踪。它提供了一个ProgressBar类，可以很方便地显示任务的进度，并且支持多线程和多进程。

首先，我们需要安装progressbar模块。可以使用pip来进行安装。

pip install progressbar

安装完成后，我们就可以开始使用progressbar模块了。

下面是一个使用progressbar模块实现多进程任务的示例代码：

import multiprocessing
import time
import random
import progressbar


def worker(progress_bar):
    # 模拟耗时操作
    time.sleep(random.random() * 2)
    # 更新进度条
    progress_bar.update()


if __name__ == '__main__':
    # 创建进度条
    progress = progressbar.ProgressBar(max_value=100)

    # 创建多个进程
    pool = multiprocessing.Pool(4)

    # 提交任务到进程池
    for i in range(100):
        pool.apply_async(worker, args=(progress,))

    pool.close()
    pool.join()

在上面的代码中，我们首先导入了必要的模块，包括multiprocessing、time、random和progressbar。

然后，我们定义了一个worker函数，用来进行具体的任务操作。在这个函数中，我们使用time.sleep模拟一个耗时操作，并且在操作完成后，调用progress_bar.update()来更新进度条。

在if __name__ == '__main__':中，我们首先创建了一个进度条对象progress，并且指定了进度条的最大值为100。

然后，我们创建了一个进程池pool，其中设置了进程池的大小为4。

接下来，我们使用pool.apply_async方法来提交任务到进程池中。每次循环中，我们都将worker函数和进度条对象progress作为参数传入。

最后，我们关闭进程池，并且使用pool.join()方法等待所有任务完成。

运行上述代码，就可以看到一个实时更新的进度条了。每次任务完成后，进度条会自动更新。

总的来说，使用progressbar模块可以很方便地实现多进程任务的进度跟踪。通过创建进度条对象，并在任务完成后调用update()方法，可以实现实时的进度更新。同时，通过使用进程池来管理多个进程，可以实现并发执行任务的效果。