| 导读 | 在当下Python圈子中tqdm已然是非常流行的进度条库，可以帮助我们为任何具有循环迭代过程的代码逻辑添加进度条，从而帮助我们感知代码运行的过程。 |
随着tqdm这几年来的发展迭代，更多更好用的功能加入其中，今天的文章中我就给大家总结了六条非常值得学习的tqdm特性。
用过tqdm的朋友们大都知道它可以在常规的终端以及jupyter风格的各种编辑器中使用，且在后者中会以更美观的形式进行渲染，而以往我们通常需要在常规的终端里使用from tqdm import tqdm，在jupyter风格的编辑器中使用from tqdm.notebook import tqdm来分别导入。
而tqdm最近几个版本中引入了实验性质的新特性，使得我们只需要统一通过from tqdm.autonotebook import tqdm导入tqdm，就可以自适应检测不同的运行环境从而自动控制显示：
有时候我们希望当循环过程很快就执行完时，可以不打印进度条，毕竟进度条的主要目的是监控长时间运行过程，这时我们就可以给tqdm()添加参数delay来设置延时的秒数，当循环过程实际运行时长低于delay则无需打印多余的迭代过程：
通过为tqdm()设置参数colour，可以传入多种常见色彩格式值，这在jupyter类编辑器中效果尤为明显：
有些情况下，我们传入tqdm()的对象在迭代过程中是无法预先计算得到进度上限轮次的，典型如pandas中数据框的itertuples()，这种时候我们就可以利用total参数自行预设上限：
Python中除了常规的循环过程以外，还有几种内置函数也具有迭代循环的属性，而tqdm为了方便我们对这些非典型的循环过程添加进度条，也单独开发了tenumerate、tzip以及tmap这三个API，用于替代enumerate、zip和map：
当我们希望为多层循环过程添加进度条监视时，常规的为每一层都直接使用tqdm()，会导致打印出过多的进度条，反而不利于我们观察进度过程。
而通过使用tqdm.auto中的trange()，我们可以通过设置参数leave=False，来让我们对应的进度条加载到头就自动消失掉，譬如下面动图中所展示的例子：
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