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cloudpickle

增强Python序列化能力的跨网络工具

cloudpicklePython序列化集群计算lambda函数交互式定义函数Github开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
picologging - Python高性能日志库 显著提升处理速度
GithubPythonpicologging兼容性开源项目日志库高性能
picologging是一个高性能Python日志库，可作为标准库logging模块的替代品。它提供4-17倍的速度提升，支持与logging相同的API，可直接替换现有应用。该库设计简单易用，适合需要高效日志处理的Python项目，能显著提升应用性能。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库，专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度，提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化，Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目，它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案，正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
pyntcloud - Python 3D点云处理库
3D点云GithubPython库conda-forgepyntcloud开源项目数据处理
Pyntcloud 是一个基于Python科学计算堆栈的3D点云处理库。通过简单代码可以执行复杂3D操作，如加载PLY文件、RGB转HSV、体素网格生成等。支持与Open3D和PyVista等3D处理库无缝集成。项目文档详尽，示例丰富，方便用户快速上手。安装简单，支持conda和pip，适合开发和研究使用。
cachecloud - Redis多架构云管理平台
GithubRedis云管理平台开源项目弹性伸缩统计监控运维管理
CacheCloud是一个Redis云管理平台，支持Standalone、Sentinel和Cluster架构。该平台提供快速部署、运维管理、弹性伸缩、监控统计和客户端接入等功能。CacheCloud能有效降低大规模Redis运维成本，提高资源管控和利用率。平台已在处理日均800亿+命令、管理18T+内存的大规模Redis环境中得到应用。
chalice - Python无服务器应用开发框架 简化AWS Lambda部署
API GatewayAWS LambdaChaliceGithubPython开源项目无服务器应用
Chalice是一个Python无服务器应用开发框架，专为AWS Lambda设计。它提供命令行工具、装饰器API和自动IAM策略生成功能，支持快速创建REST API、定期任务、S3事件处理和SQS消息队列等。开发者可以通过简洁的代码和命令，在短时间内完成应用的部署和运行，显著提高了无服务器应用的开发效率。
Pillow - Python开源图像处理库
GithubPIL分支PillowPython图像处理图像库开源项目
Pillow是Python Imaging Library (PIL)的fork版本，提供多种图像处理功能。它支持广泛的文件格式，具有高效的内部表示和丰富的处理能力。Pillow专为快速访问基本像素格式数据而设计，为图像处理应用提供了可靠基础。该项目由开源社区维护，适用于多样化的图像处理需求。
python-rapidjson - Python RapidJSON封装 高性能JSON处理库
GithubJSON解析python-rapidjson反序列化序列化开源项目性能优化
python-rapidjson是RapidJSON的Python封装,提供高性能JSON序列化和反序列化功能。支持处理bytes、str和文件对象,具备JSON Schema验证能力。与标准库json模块兼容,但性能更优。可通过pip、conda安装或从GitHub获取源码。适用于需要处理大量JSON数据的Python项目。该项目适合需要高效处理JSON数据的Python开发者使用。
pupy - 多功能跨平台远程访问与后渗透框架
GithubPupyPython后渗透工具开源项目跨平台远程访问工具
Pupy是一个Python开发的跨平台远程访问和后渗透框架。它采用全内存执行，支持多种通信方式和进程迁移。Pupy能从内存加载Python代码和扩展，兼容多个操作系统，提供多种有效载荷格式。该框架设计模块化，易于扩展，适用于安全研究和渗透测试领域。
python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理
APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型
BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口，支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3，具备本地预测功能，该库简化了机器学习流程，便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景，使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。
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