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這篇文章主要為大家展示了python中如何輸出結果刷新及進度條，內容簡而易懂，下面讓小編帶大家一起學習一下吧。
print函數
python輸出主要使用print函數，print函數介紹：
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
*objects表示要打印的值，表示多個無名參數或需要打印的值；
sep=' '，對應上面要打印的值中間間隔，默認一個空格；
end='\n'，傳入值打印完后的結束符號，默認為換行符，可以自行設置；
file=sys.stdout，設置打印輸出參數，默認打印到終端，也可設置打印保存到文件；
flush=False，是否刷新打印結果。
一行輸出結果并刷新
在一行中顯示輸出結果，每次刷新，其中'\r'表示回到當前的開頭，end=''表示結束符為空，這樣就可以每次更新結果
import time
for i in range(15):
time.sleep(0.5) # 這里為了查看輸出變化，實際使用不需要sleep
print('\r', i, end='')
# print('\r', 15-i, end='') # 從兩位變一位會有問題 上面代碼有個問題，當輸出i從大到小，有位數變化時，結果不正確，可用format格式化輸出，可解決問題：
import time
for i in range(15):
time.sleep(0.5)
print('\r', "{:d}".format(15-i), end='')模型訓練中loss和acc的刷新輸出
我們在訓練機器學習和深度學習模型中，總會隔一段時間輸出損失函數和準確率，每次都直接print輸出，終端會輸出很多信息，這里用單行輸出并刷新的方法來輸出這些信息，我們設置epochs和batch的數量，每次batch輸出刷新，一個epoch完后同時輸出train和test的結果。
import time
# 設置epochs和batch的數量
epochs = 5
n_batch = 15
# 這里是測試自己設置的loss和acc
train_loss = 1.2345
train_acc = 0.345678
test_loss = 1.1234
test_acc = 0.235467
for i in range(epochs):
for j in range(n_batch):
time.sleep(0.5)
train_loss -= 0.001
train_acc += 0.0001
print("\rEpoch: {:d} batch: {:d} loss: {:.4f} acc: {:.4f} | {:.2%}"
.format(i+1, j+1, train_loss, train_acc, (j+1)*1.0/n_batch), end='')
test_loss -= 0.001
test_acc += 0.0001
print("\rEpoch: {:d}/{:d} train_loss: {:.4f} test_loss: {:.4f} train_acc: {:.4f} test_acc: {:.4f}"
.format(i+1, 5, train_loss, test_loss, train_acc, test_acc), end='\n')這里注意，print里"Epoch"前面有一個"\r"，這個必須要有，同時里面循環end=''，外面循環end='\n'，最終打印結果如下：
tqdm顯示進度條
首先安裝tqdm：pip install tqdm
簡單使用，讀取整數，直接在tqdm中傳入一個list， 如果直接給定的是一個整數，可以直接用trange
import time from tqdm import tqdm, trange for i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.05) # do something # for i in trange(100): # time.sleep(0.05) # # do something
顯示結果如下，顯示有百分比，以及當前處理到多少個
tdqm輸入的list可以是字符串，也可以對輸出進度條加一些描述
import time
from tqdm import tqdm
pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d", "e"])
for char in pbar:
time.sleep(0.8)
pbar.set_description("Processing %s" % char)
# pbar.set_description("Processing {0}".format(char))
以上就是關于python中如何輸出結果刷新及進度條的內容，如果你們有學習到知識或者技能，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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