Как я могу использовать панель прогресса TQDM для отслеживания прогресса извлечения текста ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь использовать планку TQDM для отслеживания прогресса клиента документа AI для извлечения текста, теперь я хочу проверить его, чтобы я мог отобразить это на пользовательском интерфейсе, или их любой другой способ сделать панель прогресса или показать ETA Время и последнее, если я смогу показать в процентах, что сколько сделано или сколько остается < /p>
def process_documents(file_path, index_name):
if not os.path.exists(file_path):
raise FileNotFoundError(f"File not found: {file_path}")

with open(file_path, 'rb') as file:
file_content = file.read()

document_ai_client = DocumentIntelligenceClient(
endpoint=os.getenv("DOCUMENT_ENDPOINT"),
credential=AzureKeyCredential(os.getenv("DOCUMENT_KEY"))
)

model_id = "prebuilt-layout"
all_text = []

poller = document_ai_client.begin_analyze_document(
model_id,
{"base64Source": file_content}
)

result = poller.result()
page_texts = defaultdict(list)

for paragraph in result.paragraphs:
role = paragraph.role if hasattr(paragraph, "role") else None
page_num = paragraph.bounding_regions[0].page_number if paragraph.bounding_regions else "Unknown"

if role not in ["pageHeader", "pageFooter", "pageNumber"]:
page_texts[page_num].append(paragraph.content)

file_name = os.path.basename(file_path)
for page_num, paragraphs in page_texts.items():
combined_text = " ".join(paragraphs)
all_text.append({
'file': file_name,
'doc_num': 1,
'page_num': page_num,
'text': combined_text
})

total_words = sum(len(entry["text"].split()) for entry in all_text)
print(total_words)



Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... extraction