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dill

Python对象序列化扩展库

Python序列化pickle对象序列化跨平台传输dillGithub开源项目

dill是Python pickle模块的扩展库，支持序列化和反序列化大多数内置Python类型，包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口，并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分，dill适用于异构计算环境，为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。

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介绍相关项目
plotille - Python终端绘图库支持多种图表类型
GithubPlotillePython库开源项目数据可视化无依赖终端绘图
plotille是一个纯Python实现的终端绘图库,支持在命令行环境中创建折线图、散点图、直方图和热力图等多种图表类型。该库使用盲文点和颜色进行绘制,无需外部依赖。plotille提供Figure类用于创建复杂图表,也有简单的绘图函数用于快速绘图。此外,plotille支持时间序列数据可视化,并通过Canvas类实现自定义绘图。这个轻量级库适用于需要在终端进行数据可视化的场景。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习
NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库，专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具，改善图像、视频和音频的处理，同时解决CPU瓶颈，支持跨多平台框架使用。此外，DALI利用GPUDirect Storage技术，从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输，显著提升处理速度。
dillo - 多平台轻量级网页浏览器 专注速度与隐私保护
DilloGithub多平台安全性开源项目网页浏览器隐私保护
Dillo是一款多平台图形化网页浏览器，基于FLTK 1.3 GUI工具包开发。以速度快、体积小著称，重视用户安全和隐私。项目开源，欢迎社区贡献。存在多个分支如dillo-plus和dilloNG，为用户提供更多选择。Dillo的源代码托管在GitHub上，持续接受更新和改进。注意：自2023年12月起，dillo.org不再由开发者控制，但项目仍在GitHub上持续更新。
dlpack - 促进深度学习框架间张量共享与协作
DLPackGithub内存共享开源项目张量结构深度学习框架
DLPack是一种开放的内存张量结构，用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享，便于封装供应商级运算符实现，支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁，DLPack不直接实现张量和操作，而是促进深度学习生态系统的协作，为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学
dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。
pdm - 全面支持PEP标准的Python包管理器
GithubPDMPython依赖管理包管理器开源项目项目管理
PDM是一款功能全面的Python包和依赖管理工具，完全遵循最新PEP标准。它具备快速依赖解析、PEP 517构建后端和PEP 621项目元数据支持等特性。PDM还提供灵活的插件系统、多功能用户脚本，以及Python解释器安装和集中式缓存选项。这些功能使PDM成为Python开发中高效且标准化的项目管理工具。
pandarallel - 简化Pandas操作并行化的Python库
GithubPandarallelPython库pandas并行计算开源项目数据处理
Pandaral·lel是一个Python库，通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理，并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统，可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。
nogil - Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代
CPythonGILGithubPEP 703Python多线程开源项目
nogil项目是Python多线程编程的重要进展，旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置，有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发，但其核心理念已被PEP 703采纳，为Python的并行计算能力开辟了新途径。
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