python使用PySimpleGUI设置进度条

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PySimpleGUI 使用起来感觉比tkinter要方便，当然我也没怎么用过这两者。只是学习模拟一下任务进度完成情况。

安装

pip install PySimpleGUI 一、简单进度条使用。

PySimpleGUI有一个一条命令即可展示进度条的控件。one_line_progress_meter

import time import PySimpleGUI as sg if __name__ == '__main__': sg.one_line_progress_meter('进度条标题', 10, 100, 'key1', '内容') # sg.one_line_progress_meter() time.sleep(10)

进度条1

基本参数前面的参数分别代表进度条标题, 进度条当前进度, 进度条最大进度, 进度条的 key, (key相同代表是同一个进度条) 进度条传入参数（可以是多个非关键字参数）。

sg.one_line_progress_meter('进度条标题', 10, 100, 'key1', '内容1')

其它常用参数orientation 由于参数*args 的存在，调用时如果希望传入自定义参数，那么前面的基本参数需要使用非关键字形式传入。当然也可以不传入自定义参数。 orientation 表示进度条是横向的或是纵向的。 h横向 v纵向（默认）

sg.one_line_progress_meter(title='进度条标题2', current_value=20, max_value=100, key='key2', orientation='h')

进度条2

模拟进度条一步步填满 import time import PySimpleGUI as sg if __name__ == '__main__': for i in range(1000): time.sleep(0.02) # 模拟0.02s 完成了千分之一的任务 sg.one_line_progress_meter( '进度条', i+1, 1000, 'key', '测试使用进度条', orientation='h' )

进度条3

此处休眠时间可以当做完成任务的时间。没完成一点任务进度条就会增加。

但实际上真正运行时有很多耗时任务执行时会阻塞进度条。使进度条陷入未响应状态（如第一个图片）。所以一般会把耗时任务使用多线程执行，执行完成后想办法通知进度条更新状态。注（PySimpleGUI组件需要运行在主线程，参见源文档说明）

one_line_progress_meter虽然方便，但样式无法控制，其上也有很多不关心的显示无法去除。。。

附。PySimpleGUI的弹窗使用。

sg.popup('注意！') sg.popup_ok('默认弹窗') sg.popup_yes_no('带Yes和No按钮的弹窗') sg.popup_cancel('带cancel按钮的弹窗') sg.popup_ok_cancel('带OK和cancel按钮的弹窗') sg.popup_error('带红色error按钮的弹窗') sg.popup_auto_close('几秒后自动关闭的弹窗') sg.popup_auto_close('10秒后自动关闭的弹窗', auto_close_duration=10) 二、进度条控件使用。

普通方法展示进度条控件。需要大概知晓布局和窗口的关系。

import PySimpleGUI as sg # 布局，是一个用户定义的二维列表。 # 第一维德元素分居不同的行上,第二维度上的元素们居于同一行,不同列上 # 此处定义的列表由三部分组成 Text文件 ProgressBar进度条 Cancel取消按钮构成 # Text Progress等有各自的参数设置，如size等。此处不再赘述 layout = [[sg.Text('任务完成进度')], [sg.ProgressBar(1000, orientation='h', size=(20, 20), key='progressbar')], [sg.Cancel()]] # window只需将自定义的布局加载出来即可第一个参数是窗口标题。 window = sg.Window('机器人执行进度', layout) # 根据key值获取到进度条 progress_bar = window['progressbar'] # window的read函数分为同步和异步， # 不带timeout参数即为同步函数一直等到手动点击按钮才会返回。 # 带timeout参数不为None的为异步函数,timeout时间内无时间或者点击了按钮都会产生结果。 # 异步方式不会阻塞后面的程序运行。 for i in range(1000): # 循环 event, values = window.read(timeout=10) if event == 'Cancel' or event is None: break progress_bar.UpdateBar(i + 1) window.close()

进度条4

此处依然是使用的for循环将进度条填满。下面使用线程模拟任务进度完成。

三、模拟任务完成度进度条。

使用线程模拟任务进度完成。当然，没有现实的任务，所以还是使用for循环加休眠组成。。。当然，与原来还是有区别的。因为任务在线程内完成，完成后需要通知主线程进度条更新。

import random import time from queue import Empty import PySimpleGUI as sg import threading import queue # 布局，是一个用户定义的二维列表。 # 第一维德元素分居不同的行上,第二维度上的元素们居于同一行,不同列上 # 此处定义的列表由三部分组成 Text文件 ProgressBar进度条 Cancel取消按钮构成 layout = [[sg.Text('任务完成进度')], [sg.ProgressBar(100, orientation='h', size=(50, 20), key='progressbar')], [sg.Cancel()]] # window只需将自定义的布局加载出来即可第一个参数是窗口标题。 window = sg.Window('机器人执行进度', layout) # 根据key值获取到进度条 progress_bar = window['progressbar'] # 队列先进先出 q = queue.Queue() def task_1(): global q for i in range(100): # 因为要大于window.read设置超时时间100ms 保证读取时队列最多只有一个元素 time.sleep(random.random() + 0.1) q.put(i+1) # 向队列中放入当前任务完成度 # 创建多线程设置以保护模式启动，即主线程运行结束，子线程也停止运行 worker_task = threading.Thread(target=task_1) worker_task.setDaemon(True) worker_task.start() while True: # 死循环不断读取队列中数据，直到读到100 # event 就是返回的事件 # 如点击Cancel后 event=Cancel event, values = window.read(timeout=100) if event == 'Cancel' or event is None: # 点击取消按钮或者返回事件为 None break # 10ms 无操作算超时event会等于 __TIMEOUT__ # 其实不用判断 try: # get是等待读取，直到读取到数据 # get_nowait 不等待，读取不到数据就报异常 progress_value = q.get_nowait() except Empty: # 没有读取到数据的话，继续window.read continue else: # 读取到数据 progress_bar.UpdateBar(progress_value) if progress_value == 100: # 进度满跳出循环 break window.close()

任务完成进度

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