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dill

Python对象序列化扩展库

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。

dataclasses-json - Python数据类与JSON转换的简化工具
GithubJSONPythondataclasses开源项目数据序列化数据类
dataclasses-json是一个为Python数据类提供JSON编码和解码功能的库。它支持嵌套数据类、多种Python集合类型和datetime对象,允许自定义字段名称和大小写。该库提供了处理缺失字段、未知字段和递归数据类的解决方案,简化了数据类与JSON之间的转换。这个工具对经常需要在Python数据类和JSON之间进行转换的开发者特别有用。
celery - 可靠分布式任务队列系统
CeleryGithubPython任务队列分布式系统开源项目消息中间件
Celery是一个分布式任务队列系统,用于在线程或机器间分配工作。支持多种消息代理和结果后端,具有高可用性和可扩展性。易于使用和维护,支持自定义功能。适用于Python 3.8+和PyPy3.9+环境,可与多种Web框架集成。Celery支持异步任务处理和定时任务调度,适用于各种规模的应用场景。
dask-sql - 分布式SQL查询引擎,结合Python轻松扩展计算
Dask-SQLGPU支持GithubPythonSQL分布式计算开源项目
dask-sql是一个分布式SQL查询引擎,结合Python和SQL,支持无限扩展计算。通过pip或conda安装,可与Jupyter Notebook或BI工具集成,并支持CUDA GPU查询加速。dask-sql支持多种数据格式和存储位置,通过UDFs增强查询能力,适用于本地和云端大规模计算。详细信息请参考官方文档。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库,提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据,包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目,pandas由活跃社区维护,持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
dolly - 基于Pythia-12b开发的指令遵循大型语言模型
Dolly是由Databricks基于Pythia-12b开发的指令遵循大型语言模型,通过约1.5万条指令/响应微调数据集训练。尽管不是最先进的生成模型,但具备高质量的指令遵循能力。Dolly旨在让各类组织和个人都能利用人工智能的变革力量,并提供详细的使用和训练指南,适用于多种GPU配置。
elasticsearch-dsl-py - 简化Elasticsearch查询和文档操作的Python高级库
Elasticsearch DSLGithubPython开源项目搜索数据库查询
elasticsearch-dsl-py是一个基于官方低级客户端构建的Python高级库,旨在简化Elasticsearch查询的编写和执行。该库提供了更便捷的方式来编写和操作查询,紧密贴合Elasticsearch JSON DSL的术语和结构。它还包含一个可选的文档处理包装器,支持将文档作为Python对象进行操作,包括定义映射、检索和保存等功能。elasticsearch-dsl-py兼容多个Elasticsearch版本,并提供了丰富的示例和详细文档供参考。
python-diskcache - 高效的Python磁盘缓存解决方案
DjangoGithubPython开源项目性能数据库缓存
DiskCache是一个纯Python实现的磁盘缓存库,兼容Django框架。它利用数据库和内存映射文件技术,提供高效的磁盘存储缓存方案。DiskCache支持多种缓存淘汰策略,保证线程和进程安全,并提供标签元数据、跨进程同步等功能。该库经过全面测试,具有完整的测试覆盖和压力测试,适合需要大容量高性能缓存的Python应用场景。
modin - 轻松实现pandas并行化加速
GithubModinpandas大数据并行计算开源项目数据处理
Modin是pandas的高性能替代方案,通过并行化计算显著提升数据处理速度。只需更改一行导入代码,即可利用全部CPU核心加速pandas工作流,特别适合大型数据集。Modin支持处理超出内存的数据,兼容90%以上pandas API,并支持Ray、Dask和MPI等多种计算引擎。它简化了分布式计算,让用户轻松获得性能提升。
bidict - Python 双向映射库提供高效安全的数据结构和 API
GithubPythonbidict双向映射开源项目数据结构
bidict 是一个成熟的 Python 双向映射库,自 2009 年起广泛应用于 Google、CERN 等知名机构。该库提供 Pythonic API,注重安全性、简洁性和灵活性。bidict 轻量级且无外部依赖,实现了高效的全类型提示代码。拥有完善文档和全面测试覆盖,支持各版本 Python。通过 pip 即可安装使用这一双向字典工具。
picologging - Python高性能日志库 显著提升处理速度
GithubPythonpicologging兼容性开源项目日志库高性能
picologging是一个高性能Python日志库,可作为标准库logging模块的替代品。它提供4-17倍的速度提升,支持与logging相同的API,可直接替换现有应用。该库设计简单易用,适合需要高效日志处理的Python项目,能显著提升应用性能。
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