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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。

alibaba.alicloud - 专门用于管理阿里云资源的Ansible模块集合
Alibaba CloudAnsibleGithubPython开源项目模块自动化管理
alibaba.alicloud是一个专门用于管理阿里云资源的Ansible模块集合。它包含了多个功能模块,覆盖ECS、VPC、SLB等阿里云产品,可实现云资源的创建、管理和删除。该集合支持Python 3.6及以上版本,并可通过Ansible Galaxy CLI进行安装。用户只需编写简单的YAML配置文件,即可执行复杂的云资源管理任务,有效提升运维效率。
pepy - Python包数据统计与分析服务
GithubPePyPython包后端服务开源项目统计数据
pepy是一个专注于展示Python包统计数据的开源后端服务。它通过BigQuery官方数据源每日更新包下载量信息,采用DDD和CQS设计模式构建。pepy为开发者提供了有价值的洞察,同时鼓励社区参与贡献。作为Python生态系统的分析工具,pepy为包的受欢迎程度和使用趋势提供了重要参考。该项目提供便捷的开发环境设置,方便开发者参与和使用。
tika-python - Python版Apache Tika库,支持文档解析、文本翻译与语言检测
Apache TikaGithubPython库REST服务器tika-python安装开源项目
tika-python是Apache Tika的Python移植版,通过Tika REST Server提供强大的文档解析、文本翻译和语言检测功能。该库支持通过多个接口调用,支持gzip压缩输入输出流,并提供命令行工具。用户可配置环境变量,在无网络连接环境中使用,优化其行为。
toolz - Python函数式编程工具集
GithubPython工具库Toolz函数式编程字典操作开源项目迭代器操作
toolz是一个轻量级Python库,为迭代器、函数和字典操作提供实用工具。支持Python 3.7+且无额外依赖,toolz包含itertoolz、functoolz和dicttoolz三个模块。该库借鉴函数式编程思想,提供groupby、memoize、curry等功能,助力开发者编写简洁高效的代码。
logfire - Python可视化观测平台
GithubLogfirePydanticPythonSQLobservability开源项目
Logfire为Python应用提供前所未有的可视化洞察,提供一个简洁且功能强大的控制台,支持Python对象的丰富展示,事件循环遥测及代码和数据库查询分析。平台支持标准SQL查询,且与OpenTelemetry紧密集成,允许您利用现有的工具、基础设施和仪表化方法,提升性能监控和数据分析能力。不仅易于上手,而且能够为整个工程团队带来实际的使用价值。
piku - 轻量级Git推送式应用部署工具
GithubGit推送piku应用程序部署开源项目服务器管理部署工具
piku是一个轻量级应用部署工具,支持通过Git推送将应用部署到服务器。它兼容多种编程语言,如Python、Node.js和Java,提供虚拟主机和SSL功能。piku适用于低端设备和云服务器,遵循12因子应用原则,为开发者提供简单高效的部署方式。该工具支持多应用管理、独立扩展,适用于ARM和Intel架构,可在各种云提供商和裸机上运行。
pydantic - 高效的Python数据验证和序列化库
BaseModelGithubPydanticPython类型提示开源项目快速开发数据验证
Pydantic是一个基于Python类型提示的数据验证库。它以快速、可扩展的特性著称,支持Python 3.8+版本,并与各种开发工具兼容。Pydantic能够简化数据结构定义和自动验证过程,广泛应用于API开发、配置管理和数据序列化等领域。该库通过纯Python语法实现,为开发者提供了直观且高效的数据处理解决方案。
openai-multi-client - 优化OpenAI API的并发请求管理,支持按顺序和无序处理,提供自动重试机制
API调用GithubPython库openai-multi-client失败重试并行请求开源项目
openai-multi-client是一个Python库,简化了对OpenAI API的高并发请求管理,支持按顺序和无序处理请求,并提供内置重试机制。它保持代码的同步性,避免了并发和死锁问题。此库特别适用于大规模数据分析等需要大量请求的任务。无需等待每个请求完成即可开始下一个,openai-multi-client能够同时发送多个请求,并自动重试失败的请求,从而提高效率。
python-parallel-programming-cookbook-cn - Python并行编程指南 多核处理效率优化
GithubPython并行编程开源协作开源项目技术书籍翻译计划
这是《Python Parallel Programming Cookbook》的中文翻译项目,深入探讨Python的线程、进程和异步编程三种并行模型。项目提供详细的代码示例和最佳实践,帮助开发者掌握Python并行编程技术,有效利用多核处理器提升程序性能。翻译内容涵盖了并行编程的核心概念和实际应用,适合希望提高Python并发处理能力的开发者参考。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源,提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导,为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业,都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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