每次在 tqdm 对象（VSCode 终端）上调用更新时，进度条（使用 tqdm）都会在新行中打印

Question

我正在尝试使用 Python 中可用的 tqdm 模块打印优化算法的进度状态，但是，每次我尝试更新它时，它都会在新行中打印进度，有没有办法我只能更新最初正在实例化的原始 tqdm 条？ 我的代码如下，它基于 backtrader 回测库：

def optimizer_callbacks(cb):
    pbar.update()

def strategy_optim(**kwargs):

    total = np.prod([len(value) for key,value in kwargs.items()])

    csv_file = FDaxCSVData(---data---)
    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.adddata(csv_file)    
    cerebro.broker.setcash(500000.0)
    cerebro.broker.setcommission(commission=2.0)

    strats = cerebro.optstrategy(strategy_name, printlog = False, **kwargs)

    global pbar
    pbar = tqdm.tqdm(smoothing=0.05, desc='Optimization Runs', total=total)
    cerebro.optcallback(optimizer_callbacks)

    runnings = cerebro.run(optreturn=False, maxcpus=2)  

if __name__=="__main__":
    strategy_optim(periods = [100, 200, 300],  abs_margin= [25, 50, 75], trail_stop=[10, 20, 30, 40])

输出：

Optimization Runs:   0%|                                                    | 0/12 [00:00<?, ?it/s]
Optimization Runs:   8%|██████▉                                             | 1/12 [00:18<03:21, 18.29s/it]
Optimization Runs:  17%|█████████████▊                                      | 2/12 [00:19<01:35,  9.59s/it]
Optimization Runs:  25%|████████████████████▊                               | 3/12 [00:40<02:19, 15.55s/it]

我确实查看了关于类似问题的 stackoverflow 上的其他帖子（其中大部分都集中在 jupyter notebook 界面上），但它们没有解决我的错误。 此外，这是一个多线程过程，在每次迭代一组唯一的参数值后， cerebro.optcallback 都会调用 optimizer_callbacks 函数

Answer 1

我经常遇到这个问题，并找到了一种替代方法。

相反tqdm.tqdm的，你可以使用tqdm.auto.tqdm
或者
代替

from tqdm import tqdm

尝试使用

from tqdm.auto import tqdm

Answer 2

使用tqdm.tqdm(epochs, position=0, leave=True)确保进度条保持在同一位置，并且不会每次都打印在新行上。

干杯