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当你运行一个耗时较长的程序时，发现等待了很长时间突然中断了，具体处理到哪里、完成度如何，却不得而知。
如果有一定的Python开发经验，会想到使用进度条工具tqdm，这是一款比较常用，且非常经典的进度条工具包。
然而，它繁琐的使用方法与带来的效率提升并不匹配，使得我很少使用这款工具。
而今天要给大家介绍的这款Python工具包却让我感到心动。它不仅有漂亮的动画，还可以显示实时速度，预计完成时间等实用的功能。能够让你对程序执行过程一目了然。
下面就来介绍一下这款Python工具包alive-progress。
alive-progress
img
alive-progress是一款非常炫酷的Python进度条工具包。
当然，仅凭炫酷的外表，而没有实质的内涵是不足以促使我向大家推荐这款工具的。它具有如下特性：
- 能够准确显示当前执行状态，告诉你正在正常运行，还是已经挂起；
- 显示当前的执行速度，给使用者直观的视觉反馈；
- 预期到达时间（ETA），采用智能指数平滑算法，以最友好的方式显示剩余处理时间；
- 支持一种新的日志记录方法，它允许在动画栏的中间轻松的打印语句和日志消息，自动清理屏幕；
- 处理完成后，将打印出一些统计信息，其中包括运行情况、执行时间和观察到的吞吐量；
- 它跟踪所需的计数，用于检测下溢和上溢，因此，如果发送的数量少于或大于预期，则外观会给与显示；
- 可以暂停执行过程，这是进度条前所未有的功能！能够在正在运行过程中暂停和恢复进度条；
- 可定制化，具有多种不同的进度条样式，可以生成个性化进度条；
安装
使用alive-progress可以直接通过pip命令进行安装：
pip install alive-progress
示例
下面，给出一个alive-progress的简单示例，来看一下它如何使用：
from alive_progress import alive_bar
items = range(1000)
with alive_bar(len(items)) as bar:
for item in items:
bar()
从这个简单的示例中，可以得到如下信息：
- 代码中的
items可以是任何可迭代对象，通常是一些查询集； -
alive_bar的参数是迭代对象的长度，或者进度条的期望长度； -
bar的调用使得进度条功能启动
样式
如果，你觉得默认的样式不够个性化，你还可以定制别具特色的进度条：
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消息显示
使用tqdm的时候，最令人头疼的一点就是当输出消息的时候，界面上会混乱不堪，而alive-progress允许在动画栏的中间轻松的打印语句和日志消息，自动清理屏幕：
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通过alive-progress这款工具，你就可以对执行程序的运行状态、预计完成时间一目了然。
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