python progressbar 多行_使用单击.progressbar在Python中使用多处理

我有一个巨大的列表，我需要处理，这需要一些时间，所以我把它分为4个部分，并用一些函数对每个部分进行多重处理。用4个内核运行仍然需要一些时间，所以我想我应该在函数中添加一些进度条，这样它就可以告诉我每个处理器在处理列表时的位置。在

我的梦想是拥有这样的东西：erasing close atoms, cpu0 [######..............................] 13%

erasing close atoms, cpu1 [#######.............................] 15%

erasing close atoms, cpu2 [######..............................] 13%

erasing close atoms, cpu3 [######..............................] 14%

随着函数中循环的进行，每个条都在移动。但是我得到了一个连续的

等等，填满了我的终端窗口。在

下面是调用函数的主要python脚本：

^{pr2}$

下面是函数eraseCloseAtoms()：import numpy as np

import click

def eraseCloseAtoms(protein, atoms, cell, spacing=2, dmin=1.4, output=None):

print 'just need to erase close atoms'

if dmin > spacing:

print 'the spacing needs to be larger than dmin'

return

grid = [int(cell[0] / spacing), int(cell[1] / spacing), int(cell[2] / spacing)]

selected = list(atoms)

with click.progressbar(length=len(atoms), label='erasing close atoms') as bar:

for i, atom in enumerate(atoms):

bar.update(i)

erased = False

coord = np.array(atom[6])

for ix in [-1, 0, 1]:

if erased:

break

for iy in [-1, 0, 1]:

if erased:

break

for iz in [-1, 0, 1]:

if erased:

break

for j in protein:

protCoord = np.array(protein[int(j)][6])

trueDist = getMinDist(protCoord, coord, cell, vectors)

if trueDist <= dmin:

selected.remove(atom)

erased = True

break

if output is None:

return selected

else:

output.put(selected)

总结

以上是生活随笔为你收集整理的python progressbar 多行_使用单击.progressbar在Python中使用多处理的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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