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基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint

DataJoint for Python作为开源科学工作流管理框架,基于关系数据模型设计。框架提供一致的数据组织、计算和查询方法,适用于处理大规模实验数据。项目始于2009年,现已被多个实验室采用。DataJoint支持简便安装,提供完善的文档和教程资源,并包含针对神经科学的示例管道。该框架致力于优化数据处理流程,提高科研工作效率。

SpiffWorkflow - Python工作流引擎 支持BPMN和DMN解析执行
BPMNDMNGithubPythonSpiffWorkflow工作流引擎开源项目
SpiffWorkflow是一个纯Python实现的工作流引擎,支持BPMN图表解析和执行,包括泳道、多实例任务、子工作流等复杂组件。它集成了DMN决策表,也支持直接用代码构建工作流。该项目使非开发人员能通过可视化图表描述业务流程,并与Python脚本引擎协作,适用于开发低代码业务应用。
ControlFlow - 构建和管理AI工作流的Python框架
AI工作流ControlFlowGithubLangChainPrefect 3.0Pydantic开源项目
ControlFlow是一个Python框架,用于构建和管理AI工作流。它提供结构化的方法来定义任务并将其分配给特定的AI代理,确保每个步骤的透明和可控。通过组合任务形成复杂流程,用户能够创建符合需求的AI生成内容。ControlFlow支持多代理协作、生态系统集成和系统可观察性,适用于对稳定性和维护性有高要求的AI应用开发。
awesome-apache-airflow - Apache Airflow资源大全 工作流管理平台指南
Apache AirflowGithub工作流管理开源软件开源项目数据管道调度系统
本项目汇集了Apache Airflow的综合资源,包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务,为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新,致力于成为Airflow社区的权威参考。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器,支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署,简化了分布式计算和资源管理。
irods - 开源数据管理软件实现存储虚拟化和工作流自动化
GithubiRODS开源项目数据发现数据工作流数据管理软件数据虚拟化
iRODS是一款开源数据管理软件,广泛应用于研究、商业和政府组织。通过数据存储资源虚拟化,iRODS使用户能够控制数据,不受存储位置和设备限制。该软件提供数据虚拟化、数据发现、工作流自动化和安全协作等核心功能,支持插件扩展,并配备完善的测试、文档和支持服务。作为拥有25年历史的项目,iRODS在数据管理领域占据重要地位。
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。
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。
luigi - Python批处理工作流管理工具
GithubLuigiPython任务依赖工作流管理开源项目数据管理
Luigi是一个Python开发的批处理工作流管理工具,用于构建和管理复杂的数据处理管道。它提供依赖解析、工作流管理、可视化、错误处理等功能,支持Hadoop、Hive、Pig等多种任务类型。Luigi适用于长时间运行的批处理过程,能自动化执行多个相互依赖的任务。其可视化界面便于用户监控和管理工作流,是一个实用的大规模数据处理框架。
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。
jug - Python任务并行化和分布式计算框架
GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信
Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架,支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信,兼容NFS,实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现,具有良好的跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能,适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。
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