はじめに

qiitaの住人のみなさま、あけましておめでとうございます！
2024年は元旦から不幸なニュースばかりですが、少しでも前を向きながら生きていきたいものです。
（私は胃腸炎で元旦から寝込むというスタートダッシュを切りました）

さて、最近は機械学習コンペにちょこちょこ参加しています。nishika様、お世話になっております（手コネコネ）。
勉強をしていく中で、pythonでプログレスバーを表示させる「tqdm」なるライブラリを見つけたので、少しご紹介します（n番煎じですがご容赦）。
ビッグデータの機械学習は長い処理が多くなるので、進捗を可視化するのに便利です。

tqdmとは

由来

tqdm はPythonで利用可能な便利なライブラリで、長い処理の進捗状況をプログレスバーとして表示することができます。公式サイトによると、この名前はアラビア語の「taqadum」（進行、進捗）から来ていて、スペイン語の「te quiero demasiado」（I love you so much）の略語らしいです。おっしゃれ～♪

好きな人に勇気が出なくて告白できない方、パートナーに小恥ずかしくて愛を伝えられない方は「tqdm」とだけLINEに打って、そっと送りましょう。

これがLove＆Peace、違うかい？

ではここらへんで。次の記事でお会いしましょう。

間違えました、記事を終わろうとしてしまいました。でももうサビは終わったので以下は読まなくてもいいです。

tqdm の主な特徴

簡単な使用法：tqdm は、forループに簡単に組み込むことができ、特別な変更を加える必要はありません。ループ内の各イテレーションの進捗状況を視覚的に追跡することができます。

柔軟性：さまざまな設定が可能で、プログレスバーの外観や情報の表示方法をカスタマイズできます。

広範な互換性：標準のforループのほか、リスト内包表記やPandasのデータフレーム操作など、多様な状況で使用することができます。

効率性：プログレスバーの表示が処理速度にほとんど影響を与えないため、パフォーマンスに悪影響を及ぼすことはほとんどありません。

tqdmの使い方

非常に簡単です。いつもの for i in hoge: を for i in tqdm(hoge): にするだけです。

例

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(10)):
    time.sleep(1)

出力

100%|██████████| 10/10 [00:10<00:00,  1.00s/it]

pandasのデータフレームの処理にtqdmを組み込むこともできます。
desc引数で処理の説明を追加しています。

例

import pandas as pd
from tqdm import tqdm

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': range(11, 21)})

# tqdmを用いたデータフレームの処理
for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="Processing rows"):
    time.sleep(2)

出力

Processing rows: 100%|██████████| 10/10 [00:20<00:00,  2.00s/it]

主な引数

desc: str
プログレスバーの前に表示される説明テキスト（例：desc="Loading"）。
total: int or float
イテラブルの総要素数。自動的に検出されますが、明示的に設定することもできます。
leave: bool
プログレスバーが終了した後も表示を残すかどうか（Falseの場合100%になったらバーが消失）。
ncols: int
プログレスバーの幅（文字数）。自動的に調整されますが、数値で指定することもできます。
mininterval: float
プログレスバーの最小更新間隔（秒）［デフォルト：0.1］。

おわりに

まだまだ知らないライブラリがたくさんありますね。tqdmもGooglColabに標準インストールされていたので、私が無知なだけで有名なのでしょう。
日々勉強です。

ではここらへんで。次の記事でお会いしましょう。