filesystem_spec

Python文件系统接口规范简化跨平台数据操作

fsspec 文件系统接口 Python库数据存储开源项目 Github

filesystem_spec为Python文件系统定义了统一的接口规范，支持多种存储后端如s3fs和gcsfs。它简化了跨平台数据操作，并提供键值存储和FUSE挂载等高级功能。项目可通过pip或conda安装，具有完善的文档和CI支持。filesystem_spec为开发者提供了一个一致、灵活的文件系统抽象层，适用于各种数据访问场景。

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介绍相关项目

FileCodeBox - 轻量级匿名文件分享平台安全便捷的文件快递柜

FileCodeBoxGithub匿名上传开源项目快递柜文件分享

FileCodeBox是一个轻量级匿名文件分享平台，通过随机口令实现安全的文本和文件上传分享。基于Fastapi、Sqlite3和Vue3构建，支持拖拽上传、多语言界面和管理面板。平台提供防爆破保护、IP限制和自定义分享选项，确保安全性和灵活性。支持S3协议和本地文件流，可自由拓展存储引擎。FileCodeBox适合新手学习，支持Docker一键部署，为用户提供便捷的文件'快递柜'体验。

ffsend - 命令行加密文件分享工具

Githubffsend加密命令行工具开源开源项目文件共享

ffsend是一款命令行文件分享工具,基于Send服务实现加密上传和下载文件及目录。支持密码保护、下载次数限制、过期时间设置等安全功能。提供文件历史记录、URL缩短、二维码生成等实用特性。适用于Linux、macOS、Windows等系统,具有低内存占用和流式加密传输等优势。ffsend为用户提供了简单安全的文件分享方式。

locopy - 用于Redshift和Snowflake的Python ETL数据处理库

Amazon RedshiftETL处理GithubPython库Snowflake开源项目数据加载

locopy是一个Python库，用于简化Amazon Redshift和Snowflake的ETL处理。它支持数据加载、复制和卸载操作，提供S3桶和内部存储的数据传输功能。该库兼容多种数据库驱动，支持Python 3.9至3.11版本。locopy提供简洁的API接口，适用于数据工程师和分析师的日常ETL任务。

spyne - 灵活构建分布式系统的Python框架

GithubPython库RPC框架Spyne分布式解决方案协议实现开源项目

Spyne是一个基于Python的分布式系统构建框架,严格遵循MVC模式。它实现了常用的传输、协议和接口文档标准,提供了可扩展的API。Spyne支持多种协议和传输方式,方便开发者快速构建分布式服务。框架兼容Python 2.7和3.6+版本,可与lxml、SQLAlchemy等多个常用库集成使用。Spyne适用于构建Web服务、RPC系统和微服务架构,能够简化分布式应用的开发流程,提高开发效率。

py-caskdb - 基于Bitcask的教育型磁盘键值存储系统

CaskDBGithubPython开源项目数据库日志结构键值存储

CaskDB是一个基于Bitcask论文实现的磁盘键值存储系统，使用Python开发。它专注于教育目的，无外部依赖，适合初学者学习数据库原理。CaskDB具有低延迟、高吞吐量、易备份等特点，支持存储超过RAM容量的数据。该项目提供简单API和完整测试套件，便于快速构建和学习持久化键值存储系统。

python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用地理空间分析和水文建模资源汇总

GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学

该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。

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。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

socketify.py - Python高性能网络框架支持WebSocket和HTTP/HTTPS

GithubHTTP服务器WebSocketsocketify.py开源项目异步编程性能优化

socketify.py是一个Python高性能网络框架，支持WebSocket、HTTP和HTTPS协议。框架提供快速可靠的通信，兼容Windows、Linux和macOS平台，支持PyPy3和CPython。特性包括动态URL路由、同步异步函数支持、简洁API、TLS 1.3加密、模板系统、ASGI/WSGI服务器和插件扩展。其卓越性能使其成为构建高效网络应用的有力工具。

hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台

GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储

Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。

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