Streamlit 进度条: 使用 StreamlitProgressBar 类模拟 tqdm

以下是一个类似于 tqdm 的类，可以在 Streamlit 上使用的示例代码：

import time
import streamlit as st

class StreamlitProgressBar:
    def __init__(self, total):
        self.total = total
        self.progress_bar = st.progress(0)
        self.start_time = time.time()

    def update(self, progress):
        self.progress_bar.progress(int(progress / self.total * 100))
        elapsed_time = time.time() - self.start_time
        estimated_time = elapsed_time / progress * (self.total - progress)
        st.write(f'Elapsed Time: {elapsed_time:.2f}s, Estimated Time Remaining: {estimated_time:.2f}s')

这个类接受一个参数 total，表示总共要迭代的次数。在初始化时，它会创建一个 Streamlit 的进度条，并记录当前时间。在更新进度时，它会根据当前进度计算已经过去的时间和估计剩余时间，并用 st.write 函数打印出来。

使用这个类的示例代码如下：

import time

total = 100
progress_bar = StreamlitProgressBar(total)

for i in range(total):
    time.sleep(0.1)
    progress_bar.update(i+1)

在这个示例代码中，我们迭代 100 次，并每次暂停 0.1 秒来模拟一些耗时的操作。在每次迭代时，我们调用 progress_bar.update 方法来更新进度条和时间信息。运行这个示例代码后，你应该能够在 Streamlit 的界面上看到一个进度条，并实时更新已经过去的时间和估计剩余时间。