如何为Python zipfile代码添加进度条？含多线程及压缩耗时测量需求

添加进度条（解决TQDM无效问题） #

zipfile模块的write()方法没有提供进度回调接口，直接用TQDM无法跟踪压缩进度。我们需要通过自定义带进度跟踪的文件读取类，配合writestr()方法来实现进度条：

实现代码 #

import zipfile
import tqdm
import os
import time
import io

class ProgressReader(io.BufferedReader):
    def __init__(self, file_obj, progress_bar):
        super().__init__(file_obj)
        self.progress_bar = progress_bar

    def read(self, size=-1):
        chunk = super().read(size)
        if chunk:
            self.progress_bar.update(len(chunk))
        return chunk

def compress_file(zip_name, source_path):
    # 获取源文件大小，作为进度条总长度
    total_size = os.path.getsize(source_path)
    
    # 初始化TQDM进度条，lock参数保证多线程下输出不混乱
    with tqdm.tqdm(
        total=total_size,
        unit="B",
        unit_scale=True,
        desc="压缩进度",
        lock=True
    ) as pbar:
        with zipfile.ZipFile(zip_name, 'w', zipfile.ZIP_LZMA) as zf:
            file_name_in_zip = os.path.basename(source_path)
            with open(source_path, 'rb') as f:
                # 使用自定义的ProgressReader跟踪读取进度
                progress_reader = ProgressReader(f, pbar)
                zf.writestr(file_name_in_zip, progress_reader.read())
    
    # 压缩完成后删除源文件
    os.remove(source_path)

核心逻辑说明 #

• 自定义的ProgressReader会在每次读取文件块时更新TQDM进度条
• 用writestr()替代write()，让我们可以介入文件读取过程，捕获进度数据
• lock=True确保多线程环境下进度条输出不会混乱

测量压缩时长 #

用time.perf_counter()记录压缩前后的时间戳，差值就是压缩耗时（该方法比time.time()更适合测量短时间间隔）：

代码示例 #

# 在调用压缩函数前后记录时间
start_time = time.perf_counter()
compress_file("target.zip", f"{self.dir}\\{new_archive}")
end_time = time.perf_counter()

# 输出耗时
print(f"压缩总耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")

注意事项 #

• 若线程包含其他逻辑，确保只统计压缩代码段的时间，不要包含线程启动、大文件删除等额外操作
• 多次运行取平均值可得到更准确的耗时数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20012049