cloudpickle

增强Python序列化能力的跨网络工具

cloudpickle Python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

dagster - 全生命周期数据管道编排工具支持云原生部署

DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理

Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。

babel - Python应用国际化和本地化的综合工具库

BabelGithubPythonweb应用国际化开源项目本地化

Babel是一个专注于Python应用国际化和本地化的开源库。它提供了丰富的工具，包括消息提取、目录编译、日期时间和数字格式化等功能，特别适合Web应用开发。Babel拥有活跃的社区，支持多种语言环境，并欢迎开发者参与项目贡献。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

python-fire - 自动生成命令行接口的Python开源库

CLI开发GithubPython FirePython库命令行界面开源项目自动化工具

Python Fire是一个开源库，可自动为Python对象生成命令行接口(CLI)。该库支持多种Python元素，简化CLI创建过程，便于代码调试和探索。它还提供了灵活的命令行交互方式，有助于Bash和Python之间的转换。开发者通过简单操作即可为项目添加CLI功能，从而提高开发效率。

python-diskcache - 高效的Python磁盘缓存解决方案

DjangoGithubPython开源项目性能数据库缓存

DiskCache是一个纯Python实现的磁盘缓存库,兼容Django框架。它利用数据库和内存映射文件技术,提供高效的磁盘存储缓存方案。DiskCache支持多种缓存淘汰策略,保证线程和进程安全,并提供标签元数据、跨进程同步等功能。该库经过全面测试,具有完整的测试覆盖和压力测试,适合需要大容量高性能缓存的Python应用场景。

awesome-python - 综合性Python开源资源集合

GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表

Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。

climpred - 气象和气候预报验证的Python工具库

GithubPython库climpred天气预报验证开源项目气候预测

climpred是一个开源的Python库，专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法，适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成，支持大规模数据分析，有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量，为气象和气候科学研究做出贡献。

lambda-packs - 支持各种工具和库的预编译AWS Lambda包

AWS LambdaGithubPyTorchScikit-learnSelenium PhantomJSTensorflow开源项目

该项目提供了预编译的AWS Lambda包，涵盖了Selenium、Pyresttest、Lxml、TensorFlow、Sklearn、Skimage、OpenCV、Pandas、Spacy等流行工具和库。无论是网页抓取、API测试、HTML解析，还是机器学习、图像处理、统计分析和自然语言处理，都能满足各种需求。用户可以通过简单的无服务器部署，将这些包轻松集成到云基础设施中，从而显著降低测试成本并提高开发效率。

bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架

BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署

BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。

plotly.py - Python交互式数据可视化库支持多种科学与统计图表

GithubPython库plotly.py交互式图表开源开源项目数据可视化

plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库，提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API，简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能，并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布，适用于各类数据分析和可视化需求。

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