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fastcore

扩展Python功能的开源工具库

fastcore是一个开源Python库,旨在扩展和优化Python的功能。它融合了多种编程语言的优秀特性,包括Julia的多重派发、Ruby的混入和Haskell的柯里化。该库简化了并行处理,优化了标准库,并将NumPy的概念引入Python的list类型。fastcore提供测试函数、混入、委托和组合等功能,支持函数式编程和并行处理。通过多重派发方法和可部分反转的转换管道,fastcore为Python开发者提供了增强编程效率的工具。

websockets - Python WebSocket库 提供高性能和简洁API
GithubPythonWebSocketasyncio客户端开源项目服务器
websockets是一个Python库,用于构建WebSocket服务器和客户端。它基于asyncio框架,提供协程式API,支持asyncio、threading和Sans-I/O实现。该库注重正确性、简洁性、稳健性和性能,经过严格测试,适用于生产环境。websockets针对内存使用进行了优化,为开发者提供简单而强大的工具,以便专注于应用程序逻辑开发。
FFMpegCore - 灵活高效的.NET多媒体处理库
.NETFFMpegFFMpegCoreFFProbeGithub开源项目音视频处理
FFMpegCore是一个基于.NET Standard的FFMpeg/FFProbe封装库,提供简洁的API用于媒体分析和转换。该库支持同步和异步操作,具备流式处理、截图和GIF制作等功能。通过参数构建器,可轻松生成复杂的FFMpeg命令。FFMpegCore跨平台兼容,支持32位和64位环境,适用于各类媒体处理需求。
cookiecutter-fastapi - 利用Cookiecutter命令行工具生成FastAPI项目模板
CLI工具CookiecutterFastAPIGithubJinja2cookiecutter-fastapi开源项目
Cookiecutter是一个命令行工具,利用Jinja2模板系统可以创建自定义的FastAPI项目模板。无需fork该项目,只需运行cookiecutter命令行工具即可。了解如何安装和生成FastAPI项目,快速上手高效的开发流程。
discord.py - Python 异步 Discord API 封装库
APIDiscord.pyGithubPython开源项目异步机器人
discord.py 是一个为 Python 开发者设计的 Discord API 封装库。它支持异步编程,优化了速度和内存使用,并提供了请求限制处理功能。该库适用于 Python 3.8 及以上版本,安装简便,支持语音功能。开发者可以利用它创建自定义客户端或机器人,处理 Discord 事件和命令。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
reactpy - 纯Python构建交互式Web界面的开源库
GithubPythonReactPyWeb开发开源项目用户界面组件
ReactPy是一个使用Python构建用户界面的开源库,无需JavaScript。它采用类似ReactJS的组件化开发方式,简单易用且功能丰富。支持Flask、FastAPI等多种后端框架,适合Web开发新手快速入门,也能胜任复杂项目。ReactPy提供详细文档和活跃的社区支持,是开发现代Web应用的有力工具。
locust - 简单强大的开源性能测试工具
GithubLocustPython分布式开源项目性能测试负载测试
Locust是一款开源的性能和负载测试工具,支持HTTP和其他协议。它采用开发者友好的方法,允许用户使用Python代码定义测试,并支持导入常规Python库。Locust具有分布式和可扩展性,能够支持大规模并发用户同时测试。它提供了直观的Web界面,可实时显示测试进度,并支持无UI运行以便于CI/CD测试。这些特性使Locust能够轻松适应各种复杂的测试场景。
FedScale - 可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台
FedScaleGithub开源项目数据集模型评估联邦学习部署
FedScale是一个可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台,提供高级API用于实现FL算法,并在多种硬件和软件环境中进行大规模部署和评估。FedScale包括大规模的FL基准测试,涵盖图像分类、对象检测、语言建模和语音识别等任务,同时提供数据集真实模拟FL训练环境。用户可以通过简单的安装流程在Linux和MacOS上快速部署,并利用丰富的教程和数据集开展实验。
pystore - 快速高效的Pandas时间序列数据存储库
GithubPandasParquetPyStore开源项目数据存储时间序列
PyStore是专为Pandas时间序列数据设计的快速存储库。它利用Pandas、Numpy、Dask和Parquet技术,实现高效的数据存储和查询。支持本地文件系统,每秒可处理数百万行数据。PyStore提供集合管理、快照和元数据查询功能,适合大规模时间序列数据的存储和分析。
FastAI.jl - Julia深度学习流程的高效简化工具
FastAI.jlGithubJulia图像分类开源项目深度学习计算机视觉
FastAI.jl是一个Julia深度学习库,旨在简化从数据处理到模型训练的全过程。它提供可重用组件,支持计算机视觉和表格数据任务,同时保持灵活定制性。该库整合了Julia生态系统中的多个包,通过高级工作流程和API,提高了深度学习项目的效率。FastAI.jl适用于各类深度学习应用,为研究人员和开发者提供了便捷的工具。
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