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barfi

Python流式编程库，集成现有工作流程

BarfiPythonFlow Based ProgrammingStreamlitJupyter-NotebookGithub开源项目

Barfi是一款Python流式编程库，提供图形化编程接口，支持集成现有Python工作流程。用户可通过Barfi.Block构建模式，使用Barfi.ComputeEngine进行执行。每个Block都包含输入输出接口和用户定义的可执行函数，支持在Streamlit组件中使用，并计划增加Jupyter-Notebook小部件。未来还将添加特定领域的组件，弥补现有库的局限性。

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介绍相关项目
psychic - 开源Python集成平台 简化数据流程设计
FinicGithubPythoniPaaS开源开源项目集成平台
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aiflows - AI工作流设计与实现的模块化开源框架
CoLinkFlowVerseFunSearchGithubPython 3.10aiFlows开源项目
aiFlows是一个模块化框架，简化了涉及人类、AI系统和工具的复杂工作流的设计和实现。其特点包括模块化设计、可复用性、点对点远程协作和并发执行。通过FlowVerse社区，用户可以下载和定制各种工作流，促进AI研究者和实践者的协作和反馈。支持Python 3.10+，助力下一代AI工具的开发和优化。
funflow - 组合和运行可重用计算工作流的Haskell库
FunflowGithubHaskell工作流开发工具开源项目程序设计
Funflow是一个Haskell库，用于编程式编写和组合可重用的计算工作流。它通过内容寻址存储提高工作流的可重复性，并提供cookiecutter模板和教程便于快速上手。该项目支持Stack安装，提供API文档，适合管理复杂计算任务的开发者。
streamlit - 将 Python 脚本快速转换为交互式 Web 应用程序的工具
GithubPythonStreamlit开源软件开源项目数据应用社区云平台
Streamlit能够在几分钟内将Python脚本转变为交互式Web应用程序，大大缩短开发时间。用户可以创建仪表板、生成报告或开发聊天应用，并通过Community Cloud平台部署和管理这些应用。Streamlit简洁易用，支持快速原型设计和实时编辑，完全开源且免费，是开发各类数据应用的理想工具。
taskflow - 基于DAG的轻量级任务编排框架 简化业务流程
Githubtaskflow任务编排并行执行开源项目弱依赖有向无环图
Taskflow框架基于DAG模型，实现轻量级任务编排。核心功能包括组件复用、同步异步编排、条件判断和分支选择。其优势在于任务模块化、易调整和结构清晰，有助于降低开发维护成本。框架还支持通用能力封装和平台化构建，适用于多种业务场景的流程管理需求。
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。
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。
rill-flow - 可扩展的分布式工作流管理服务
GithubRill Flow云原生分布式系统工作流调度开源项目高性能
Rill Flow 是一款高性能和可扩展的分布式工作流管理服务，支持每日处理数以千万计的任务，执行延迟低于100毫秒。核心功能包括易用的可视化流程编排、插件集成、云原生容器部署与函数编排，并支持快速集成大型语言模型服务，适用于异构分布式系统的编排与调度。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
GithubMetaflowNetflix人工智能开源项目数据科学热门生产部署
Metaflow是一个用户友好的库，专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计，最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署，并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目，从传统统计到最先进的深度学习，Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
Pipe - Python数据处理的中缀编程工具包
GithubPipePython函数式编程开源项目惰性求值迭代器
Pipe是一个Python模块，提供类似Shell的中缀语法编程能力。通过管道操作符'|'连接数据处理函数，实现高效的数据处理流程。该工具支持惰性求值、函数别名和部分初始化，内置多种数据操作函数如过滤、映射、分组等。Pipe允许创建自定义管道函数，适用于处理大型数据集和复杂数据流，有助于提高代码可读性和可维护性。
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