Динамическое обновление печати многопроцессорной или многопоточности в Python

Question

Я реализовал многопроцессорный загрузчик. Как мне распечатать строку состояния (полная скорость, скорость загрузки), которая может автоматически обновляться в другой части на терминале.

Как это:

    499712  [6.79%]   68k/s     // keep refreshing
    122712  [16.79%]   42k/s    // different process/thread
     99712  [56.32%]   10k/s

код:

download(...)
...
    f = open(tmp_file_path, 'wb')
    print "Downloading: %s Bytes: %s" % (self.file_name, self.file_size)
    file_size_dl = 0
    block_sz = 8192
    start_time = time.time()
    while True:
        buffer = self.opening.read(block_sz)
        if not buffer:
            break

        file_size_dl += len(buffer)
        f.write(buffer)
        end_time = time.time()
        cost_time = end_time - start_time
        if cost_time == 0:
            cost_time = 1
        status = "\r%10d  [%3.2f%%]  %3dk/s" % (file_size_dl,
                file_size_dl * 100. / self.file_size,
                file_size_dl * 100. / 1024 / 1024 / cost_time)
        print status,
        sys.stdout.flush()
    f.close()

DownloadProcess наследует класс Process и вызывает метод загрузки.

Я использую очередь для хранения URL. Здесь начинается процесс

  ...
  for i in range(3):
    t = DownloadProcess(queue)
    t.start()
    for url in urls:
        queue.put(url)
  queue.join()

Answer 1

Ниже приведена демонстрация, в которой реализована многопоточность и многопоточность. Чтобы попробовать один или другой, просто раскомментируйте строки импорта в верхней части кода. Если у вас есть индикатор выполнения в одной строке, вы можете использовать технику печати '\r', чтобы переместить курсор назад к началу строки. Но если вы хотите иметь многострочные индикаторы выполнения, вам придется немного повеселиться. Я просто очищал экран каждый раз, когда хотел напечатать индикаторы выполнения. Посмотрите на консольный вывод статьи по Unix в Python, он очень помог мне в создании приведенного ниже кода. Он показывает обе техники. Вы также можете попробовать библиотеку curses, которая является частью стандартной библиотеки python. Вопрос Многострочные индикаторы выполнения задает аналогичную вещь. Основной поток / процесс порождает дочерние потоки, которые выполняют работу, и сообщают о своем прогрессе обратно основному потоку, используя очередь. Я настоятельно рекомендую использовать очереди для взаимодействия между процессами и потоками. Затем основной поток отображает ход выполнения и ждет, пока все дочерние элементы завершат выполнение, прежде чем покинуть себя.

код

import time, random, sys, collections
from multiprocessing import Process as Task, Queue
#from threading import Thread as Task
#from Queue import Queue

def download(status, filename):
    count = random.randint(5, 30)
    for i in range(count):
        status.put([filename, (i+1.0)/count])
        time.sleep(0.1)

def print_progress(progress):
    sys.stdout.write('\033[2J\033[H') #clear screen
    for filename, percent in progress.items():
        bar = ('=' * int(percent * 20)).ljust(20)
        percent = int(percent * 100)
        sys.stdout.write("%s [%s] %s%%\n" % (filename, bar, percent))
    sys.stdout.flush()

def main():
    status = Queue()
    progress = collections.OrderedDict()
    workers = []
    for filename in ['test1.txt', 'test2.txt', 'test3.txt']:
        child = Task(target=download, args=(status, filename))
        child.start()
        workers.append(child)
        progress[filename] = 0.0
    while any(i.is_alive() for i in workers):
        time.sleep(0.1)
        while not status.empty():
            filename, percent = status.get()
            progress[filename] = percent
            print_progress(progress)
    print 'all downloads complete'

main()

демонстрация