在Python中，计算圆周率（π）可以通过多种方法实现，下面是一些常见的方法：
BBP公式法
```python
from math import log, sqrt
def approximate_pi_bbp（places=10）:
pi = 0
n = 1
while True:
term = （-1） n / （2 * n + 1）
pi += term * log（16） / log（4）
pi = pi / n
if abs（pi * 4 - 3） < 10
（-places）:break
n += 1
return pi * 4
print（approximate_pi_bbp（places））
蒙特卡罗方法```pythonimport random
import time
from tqdm import tqdm
def estimate_pi_montecarlo（num_samples）:
inside_circle = 0
for _ in range（num_samples）:
x, y = random.random（）, random.random（）
if x2 + y2 <= 1:
inside_circle += 1
return 4 * inside_circle / num_samples
DARTS =
hits = 0.0
start = time.perf_counter（）
for _ in tqdm（range（DARTS））:
x, y = random.random（）, random.random（）
if x2 + y2 <= 1.0:
hits += 1
pi = 4 * （hits / DARTS）
print（"圆周率值是： {:.10f}， 运行时间是： {:.5f}s".format（pi, time.perf_counter（） - start））
逼近法
```python
import math
def approximate_pi_approximation（n）:
return 4 * sum（1 / （2 * i + 1） for i in range（n））
for n in [3, 4, 5, 10, 100, 1000, 10000, ]:
print（n, "-->", approximate_pi_approximation（n））
使用math库```pythonimport math
print（"Python中的π是：", math.pi）
以上方法都可以用来计算圆周率，其中蒙特卡罗方法通过随机采样来估计π的值，而其他方法则基于数学公式。你可以根据需要的精度选择合适的方法。
如果你需要更精确的计算，并且想要看到计算进度，可以使用`tqdm`库来显示进度条。