在使用Python执行一些比较耗时的操作时，为了方便观察进度，通常使用进度条的方式来可视化呈现。Python中的tqdm就是用来实现此功能的。
先来看看tqdm的进度条效果：
tqdm的基本用法
tqdm最主要的用法有3种，自动控制、手动控制或者用于脚本或命令行。
自动控制运行
最基本的用法，将tqdm()直接包装在任意迭代器上。
from tqdm import tqdm
import time
text = ""
for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"
1.背景
在python运行一些，计算复杂度比较高的函数时，服务器端单核CPU的情况比较耗时，因此需要多CPU使用多进程加快速度
2.函数要求
笔者使用的是：pathos.multiprocessing 库，进度条显示用tqdm库，安装方法：
pip install pathos
安装完成后
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
from tqdm import tqdm
这边使用pathos的原因是因为，mult
苏鲁
Nim中的tqdm风格进度栏
上面的演示使用以下代码：
import unittest, os, sequtils, random
randomize ()
test "random time test" :
for a in suru ( toSeq ( 0 ..< 100 )) :
sleep (( rand ( 99 ) + 1 ))
test "long time test" :
for a in suru ([ 1 , 2 , 3 , 5 ]) :
