利用SimpleProgress()监控Python并行计算任务的进度

在Python中进行并行计算任务时，我们通常会使用线程、进程或者协程来提高计算效率。然而，并行计算任务中经常会遇到一个问题，就是如何监控并获取任务的进度。为了解决这个问题，可以使用Python中的SimpleProgress()来监控并行计算任务的进度。

SimpleProgress()是一个轻量级的进度监控工具，可以用于任何迭代任务的进度监控。它基于Python的tqdm库进行开发，提供了简单易用的接口和丰富的功能。

使用SimpleProgress()非常简便，我们只需要将迭代任务的迭代器作为参数传递给SimpleProgress()函数，然后在遍历任务的每一个元素时，调用SimpleProgress()的update()方法，即可实时显示任务的进度。

下面是一个使用SimpleProgress()监控并行计算任务的例子：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from time import sleep
from tqdm.contrib.concurrent import process_map
from tqdm.contrib.concurrent import thread_map

def long_running_task(number):
    # 假设这里是一个耗时的计算任务
    sleep(1)
    return number * number

def main():
    numbers = range(1, 101) # 需要计算的数据集

    # 使用多线程执行并行计算任务
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = list(thread_map(long_running_task, numbers, executor=executor, total=len(numbers)))
        
        # 使用SimpleProgress监控进度
        with SimpleProgress(total=len(numbers)) as progress:
            for result in progress:
                print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的例子中，我们使用ThreadPoolExecutor来创建一个线程池，并使用thread_map函数来执行并行计算任务。在每次遍历计算结果时，我们调用SimpleProgress()的update()方法来更新进度信息，并实时显示进度条。

接下来，我们来看一下SimpleProgress的一些常用参数和方法：

- total：任务的总数，用来计算任务的进度，默认值为None。

- ncols：进度条的宽度，默认值为80。

- desc：进度条的描述，默认值为None。

- unit：任务的单位，默认值为'it'。

- unit_scale：任务的规模，默认值为False。

- leave：进度条完成后是否保留，默认值为False。

- ncols和desc等参数都是可选的，可以根据实际需要进行设置。

SimpleProgress还提供了一些常用的方法，比如update()、close()和clear()等。其中，update()用来更新进度信息，close()用来关闭进度条，clear()用来清除控制台上的进度条。

总的来说，SimpleProgress是一个非常简单而实用的进度监控工具，可以帮助我们监控并行计算任务的进度，提高任务的可视化程度。它易于使用、功能丰富，是Python并行计算任务中的一大利器。