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barfi

Python流式编程库,集成现有工作流程

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。

nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统,用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程,支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境,广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
toil - 跨平台Python工作流管理系统
GithubPythonToil云计算工作流管理系统开源项目生物信息学
Toil是一个开源的跨平台工作流管理系统,主要用于生物信息学领域。它支持CWL和WDL编写的工作流,并提供Python API用于自定义工作流开发。该系统可在本地、HPC集群或云端运行,兼容Linux和macOS平台。Toil采用Python编写,遵循函数式编程原则,具有高效、可扩展的特点,为复杂数据处理提供灵活的管理方案。
Abstra - Python和AI驱动的业务流程自动化工作流平台
AIAI工具Python业务流程云部署工作流自动化
Abstra是一个业务流程自动化和管理工作流平台,结合Python编程和AI技术提供流程自动化工具。平台支持拖放式应用构建、云端部署、智能表单、定时任务和事件触发等功能。Abstra还提供数据连接和访问控制,适用于信贷分析、财务管理等多个业务场景,帮助企业提高流程效率和透明度。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具,覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能,采用声明式编程模型,并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产,包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式,Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程,并与现代数据技术栈广泛集成。
redun - 以高效表达和增量计算为核心的多功能工作流引擎
GithubPythonredun后端工作流引擎开源项目数据处理
redun是一个用Python实现的高效工作流框架,它通过惰性表达式定义工作流,在自动并行化、缓存和数据追溯方面表现出色。支持多种计算后端,包括线程、进程、AWS批处理和Spark作业,适用于生物信息学、化学信息学和Web数据提取等领域。其主要特性包括动态DAG创建、数据和代码变化的增量计算、缓存重用和数据追溯日志,保障了工作流的灵活性和可扩展性。
PyFR - 开源Python流体动力学框架 适用多种硬件平台
GithubPyFRPython框架开源软件开源项目数值计算流体动力学
PyFR是基于Python的开源流体动力学框架,主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法,支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言,PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献,并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。
airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理
Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架,为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源,如 Facebook、WhatsApp 等社交平台,并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流,简化数据摄取流程,并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件,实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程,还缩短了开发周期,同时增强了基础设施和应用的稳定性。
river - 实时流数据处理的在线机器学习Python库
GithubPython库River在线机器学习开源项目流数据算法
River是一个专注于在线机器学习的Python库,为处理流数据提供用户友好的工具。它实现了多种算法,包括线性模型、决策树和异常检测,支持实时学习和预测。该库适用于需要持续学习、应对概念漂移或开发接近生产环境模型的场景。River注重清晰度和用户体验,单样本处理速度快,并与Python生态系统无缝集成。
flytekit - 简化数据处理和机器学习工作流的Python SDK
FlyteFlytekitGithubPython SDK任务工作流开源项目
Flytekit作为Flyte的Python SDK,提供简洁API用于创建、测试和管理Flyte任务与工作流。它支持任务缓存和重试机制,并拥有丰富的插件生态系统,可集成多种数据处理和机器学习工具。Flytekit使开发者能够构建可扩展、可复现的数据和机器学习管道,提高工作效率。
nfstream - Python开发的多功能网络流量分析框架
GithubNFStream加密应用识别开源项目深度包检测系统可见性网络流量分析
NFStream是一个Python开发的网络流量分析框架,支持多平台运行。它提供高效的数据结构,简化网络数据处理。主要功能包括加密应用识别、系统可见性和统计特征提取,还可通过插件扩展。该框架旨在统一网络数据分析,为研究提供可重现的分析能力。
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