我正在尝试使用Python中的tqdm模块打印优化算法进度的状态，但是每次尝试更新时，它都会在新行中打印进度。 有没有一种方法可以仅更新最初实例化的tqdm进度条？我的代码基于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]
我查看了stackoverflow上关于类似问题的其他帖子（大部分集中在jupyter笔记本界面上），但它们没有解决我的错误。此外，这是一个多线程过程，cerebro.optcallback 在每个唯一参数组合的迭代后调用 optimizer_callbacks 函数。