今天在写程序的时候，有一个需要对多张图片进行处理，而且每张图片处理时间还较长的场景，因此便想到用进度条可视化这个处理过程。
介绍一下今天的主角，alive-progress 动态进度条显示，可以直接通过pip install命令安装。
效果展示
在上图中，我对中间部分情况进行了省略，一开始本来打算对测试用的8张图片做一个动态进度条，结果效果并不理想，大概如下
|方 | 1/8 in 40s
|方方 | 2/8 in 40s
...
|方方方方方方方 | 7/8 in 40s
40多秒一显示，完全没有视觉效果，所以便改成如上图所示的效果，个人感觉还是蛮不错的。
以下是包里集成的全部效果，图片来源自作者Github地址
具体实现
from alive_progress import alive_bar
import time
def alive_progress_show(input_path):
name_count = 0
for input in input_path:
img = cv2.imread(input)
# 输出图片位次
print("Image " + str(name_count) + " proceeding: ")
# 可视化进度条
with alive_bar(3000) as bar:
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
# 自定义操作
bar()
name_count += 1
以上是我具体的实现，下面简单解释一下alive-progress包的使用，该包通过 with alive_bar(len(进度条)) as bar: 使用，当进度增长1的时候，使用bar()函数即可，可以通过bar(text='message')命令输出对应的message。
以上实现了一个嵌套的进度条，还有想进阶了解的请看作者的README，其config功能非常强大。