croniter

Python cron表达式解析与日期时间迭代库

croniter cron格式时间迭代 Python库日期处理 Github 开源项目

croniter是一个Python库,用于解析cron表达式并进行日期时间迭代。它支持秒级重复、年份字段和哈希表达式等高级功能,可生成匹配时间、验证表达式和在日期范围内查找。该库还提供DST支持,适用于定时任务和复杂日期计算场景。

GithubHTMLJinjaPythonWeb开发开源项目模板引擎

Jinja是一款高性能、富有表现力且可扩展的模板引擎。它具备模板继承、宏定义和自动转义等功能，能安全处理不受信任的模板。Jinja还支持异步IO和国际化，可将模板编译为优化的Python代码。该引擎秉承应用逻辑与模板设计分离的原则，为模板设计者提供充分的灵活性。Jinja还提供精确的异常定位功能，便于调试，并支持过滤器、测试、函数甚至语法的扩展。

scrapy - 开源Python网络爬虫和数据提取框架

GithubPythonScrapy开源框架开源项目数据抓取网络爬虫

Scrapy是一个基于BSD许可的高效网络爬虫和结构化数据提取框架。它使用Python 3.8+开发，支持Linux、Windows、macOS和BSD等多种操作系统。Scrapy适用于数据挖掘、网站监控和自动化测试等多种场景。项目提供全面的文档和活跃的社区支持，同时也有商业支持选项。作为开源项目，Scrapy欢迎开发者贡献，并严格遵守行为准则。目前，已有众多知名企业将Scrapy应用于大规模网络数据采集工作。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具

AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练

Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列，并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异，提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon，用户可轻松进行模型集成和云端部署，提升预测性能和应用的灵活性。

jiff - Rust语言的先进日期时间处理库

GithubJiffRust开源项目日期时间库时区数据库高级日期时间原语

Jiff是一款为Rust语言开发的日期时间库，提供高级且难以误用的日期时间原语，同时保持合理的性能。该库支持时区数据库自动集成、夏令时感知的算术运算和舍入、带时区日期时间的无损格式化和解析，以及可选的Serde序列化支持。Jiff的设计理念源于JavaScript的Temporal提案，旨在为Rust开发者提供可靠和易用的日期时间处理工具。

psutil - 功能强大的跨平台系统和进程监控库

Githubpsutil开源项目系统监控资源利用跨平台进程管理

psutil是一款功能丰富的跨平台Python库,专门用于获取运行进程和系统资源使用情况信息。该库支持Linux、Windows、macOS等多种操作系统,提供CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的监控功能,并具备进程管理能力。psutil实现了众多UNIX命令行工具的功能,适用于系统监控、性能分析和资源限制等应用场景。兼容Python 2.7和3.6+版本,是系统管理和监控任务的有力工具。

ice - 用于语言模型程序的 Python 库和跟踪可视化工具

GithubICEPython并行化开源项目语言模型调试

ICE是专为语言模型程序设计的Python库和可视化工具，支持多人模式、代理定义、快速并行执行等功能，允许在浏览器中调试执行轨迹。适用于Python 3.9及以上版本，支持虚拟环境安装和开发，API可能会发生变动，欢迎社区贡献。

spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境

GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算

Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境，集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集，支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验，有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新，拥有活跃的社区支持，是Python科学计算领域的重要工具。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

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