如何封装不可修改的含while循环的Python函数 接入tqdm实现进度条

因为无法修改原函数内部逻辑，无法直接获取循环实时进度，所有方案都基于你对原函数的先验知识（比如已知总运行时长、总迭代次数），或者使用不确定进度的动画样式。

方案1：已知原函数总运行时长/总迭代量，实现精准进度条 #

用多线程实现，子线程运行原函数，主线程同步更新tqdm进度，完全不修改原函数代码。

import threading
from tqdm import tqdm
import time

# 原函数完全不修改
def myfunc():
    i = 0
    while i < 5 * 1000:
        i += 1
        time.sleep(0.001)
    return i

def myfunc_with_progress():
    # 已知myfunc总迭代量为5000，总运行时长约为5秒
    total = 5000
    res = None
    def run_func():
        nonlocal res
        res = myfunc()
    
    # 启动子线程运行原函数
    func_thread = threading.Thread(target=run_func, daemon=True)
    func_thread.start()

    # 主线程更新进度条
    with tqdm(total=total) as pbar:
        for _ in range(total):
            if not func_thread.is_alive():
                # 函数提前跑完的话直接把进度条拉满
                pbar.update(total - pbar.n)
                break
            pbar.update(1)
            time.sleep(0.001) # 和原函数单步耗时对齐
    # 等待线程结束，返回原函数结果
    func_thread.join()
    return res

# 调用方式和原函数完全一致
result = myfunc_with_progress()
print(result)

如果原函数运行时长有波动，也可以按总时长控制进度条更新，比如已知总时长约5秒，将total设为100，每0.05秒更新1步，可降低误差。该方案返回值、异常表现和原函数完全一致，仅增加了进度条展示逻辑。

方案2：未知原函数运行信息，使用不确定进度条 #

如果完全不知道原函数的运行时长，可以用tqdm的不确定进度模式，展示加载动画直到函数运行结束。

import threading
from tqdm import tqdm
import time

def myfunc_with_unknown_progress():
    res = None
    def run_func():
        nonlocal res
        res = myfunc()
    
    func_thread = threading.Thread(target=run_func, daemon=True)
    func_thread.start()

    # 不确定总长度的进度条，会展示循环动画
    with tqdm(bar_format='{l_bar}{bar}| 运行中...', unit=' 帧') as pbar:
        while func_thread.is_alive():
            pbar.update(1)
            time.sleep(0.1)
    
    func_thread.join()
    return res

内容的提问来源于stack exchange，提问作者adam.hendry