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cloudpickle

增强Python序列化能力的跨网络工具

cloudpickle是一个扩展Python序列化功能的库,可序列化标准pickle模块不支持的Python构造。它在集群计算环境中尤为有用,能够通过网络将Python代码发送到远程主机执行。支持序列化lambda函数、交互式定义的函数和类等。cloudpickle提供pickle_by_value API,允许用户指定按值序列化的模块,提高分布式环境中的灵活性。需注意,cloudpickle仅适用于相同Python版本环境间传输对象,不支持长期对象存储。

dill - Python对象序列化扩展库
GithubPython序列化dillpickle对象序列化开源项目跨平台传输
dill是Python pickle模块的扩展库,支持序列化和反序列化大多数内置Python类型,包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口,并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分,dill适用于异构计算环境,为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。
labelCloud - 多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式
3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云
labelCloud是一个开源的3D点云标注工具,用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式,支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外,labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库,可在本地文件系统或多种云存储(如AWS、GCP、Azure)中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器,支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载,也可用作命令行工具。支持多个机器学习库,如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
skyplane - 快速跨云平台数据传输工具
GithubSkyplane云存储数据传输多云支持开源项目高速传输
Skyplane是一款高效的云存储数据传输工具,支持主流云平台如AWS、Azure、IBM和GCP。通过并行传输、压缩和带宽分层技术,Skyplane实现了比传统方法快110倍、节省75%成本的数据传输。该工具适用于云内、跨云和本地到云的数据迁移场景,提供快速、经济、通用的数据传输解决方案。
ipython - 交互式计算环境 提升Python开发体验
GithubIPythonPython交互式计算命令行开发工具开源项目
IPython是一个支持多种编程语言的交互式计算环境,专为Python设计。它提供对象内省、输入历史保存、结果缓存和可扩展的自动补全功能。IPython还包含魔法命令系统、灵活配置和会话日志等高级特性,有效提高开发效率。适用于数据分析、科学计算和日常编程等多种场景。
cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API,帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置,实现模型的高效扩展和部署。
protobuf - 跨语言高效数据序列化框架
GithubGoogleProtocol Buffers开源开源项目数据序列化跨语言
Protocol Buffers是一种开源的、跨语言、跨平台的数据序列化框架。它由Google开发,支持C++、Java、Python等多种编程语言。该框架提供了高效的数据结构化、序列化和反序列化方法,包含编译器和运行时库。Protocol Buffers具有安装简便、使用灵活、性能卓越等特点,广泛应用于数据交换和存储优化,成为众多大型项目的首选数据格式。
celery - 可靠分布式任务队列系统
CeleryGithubPython任务队列分布式系统开源项目消息中间件
Celery是一个分布式任务队列系统,用于在线程或机器间分配工作。支持多种消息代理和结果后端,具有高可用性和可扩展性。易于使用和维护,支持自定义功能。适用于Python 3.8+和PyPy3.9+环境,可与多种Web框架集成。Celery支持异步任务处理和定时任务调度,适用于各种规模的应用场景。
dataclasses-json - Python数据类与JSON转换的简化工具
GithubJSONPythondataclasses开源项目数据序列化数据类
dataclasses-json是一个为Python数据类提供JSON编码和解码功能的库。它支持嵌套数据类、多种Python集合类型和datetime对象,允许自定义字段名称和大小写。该库提供了处理缺失字段、未知字段和递归数据类的解决方案,简化了数据类与JSON之间的转换。这个工具对经常需要在Python数据类和JSON之间进行转换的开发者特别有用。
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