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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
dolt - 将Git版本控制与SQL数据库功能相结合的开源数据库系统
DoltGitGithubMySQL兼容SQL数据库开源项目版本控制
Dolt是一款创新型SQL数据库，融合了Git的版本控制功能和MySQL的数据管理能力。它允许用户对数据进行分支、合并、推送和拉取等操作，同时提供标准SQL查询和修改功能。Dolt具备命令行界面和MySQL兼容服务器，支持外键、索引等现代数据库特性，适用于需要数据版本控制的各种场景。该系统为数据管理带来新的可能性，特别适合需要追踪数据变更历史的项目。作为一个开源项目，Dolt将Git的版本控制概念引入数据库领域，成为需要精确追踪和管理数据变更的项目的理想选择。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建，使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法，能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程，适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
pyo3 - Rust 和 Python 的桥梁 实现高性能扩展模块开发
GithubPyO3PythonRust开源项目扩展模块跨语言开发
PyO3是连接Rust和Python的开源库。它允许开发者创建Python扩展模块，也支持在Rust程序中嵌入Python。兼容Python 3.7+、CPython、PyPy和GraalPy。通过简洁API实现两种语言间的数据交互，显著提升计算密集型任务性能。适合需要Python易用性和Rust高效性的项目。
llama-cpp-python - Python绑定库为LLM集成提供高效接口
AI模型GithubOpenAI兼容Python绑定llama.cpp开源项目文本生成
llama-cpp-python为llama.cpp提供Python绑定，支持低级C API访问和高级Python API文本补全。该库兼容OpenAI、LangChain和LlamaIndex，支持CUDA、Metal等硬件加速，实现高效LLM推理。它还提供聊天补全和函数调用功能，适用于多种AI应用场景。
dud - 高效数据版本管理与流程自动化工具
DudGithub命令行工具开源项目数据版本控制数据管道
Dud是一款轻量级数据版本管理工具，支持大文件处理和数据流程自动化。它采用YAML文件存储数据操作步骤，能够灵活构建数据处理流程。相比同类工具，Dud性能更优，操作更简单，专注于数据管理核心功能。它采用显式提交机制，默认使用符号链接，并通过Rclone实现高效的远程缓存管理。Dud不会隐式修改数据，为用户提供更可控的数据处理体验。
ipython - 交互式计算环境 提升Python开发体验
GithubIPythonPython交互式计算命令行开发工具开源项目
IPython是一个支持多种编程语言的交互式计算环境，专为Python设计。它提供对象内省、输入历史保存、结果缓存和可扩展的自动补全功能。IPython还包含魔法命令系统、灵活配置和会话日志等高级特性，有效提高开发效率。适用于数据分析、科学计算和日常编程等多种场景。
lark - Python解析工具包，灵活高效支持全上下文无关语法
GithubLarkPython上下文无关语法开源项目解析工具包解析树
Lark是一款专为Python设计的解析工具包，注重易用性、性能和模块化。它支持所有上下文无关语法，适用于大多数编程语言和部分自然语言解析。Lark集成了Earley和LALR(1)解析器，并提供多种词法分析器，用户可根据需求平衡功能和速度。该工具包具备出色的歧义处理能力，能自动构建带注释的解析树，同时提供多种高级功能和实用工具。Lark适合各层级用户，从入门者到专业人士均可轻松使用。
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。
dvclive - 简单易用的机器学习实验跟踪和指标记录工具
DVCLiveGithub实验比较开源项目指标记录数据版本控制机器学习
DVCLive是一个用于记录机器学习指标和元数据的Python库。它支持多种机器学习框架，无需额外服务，以纯文本文件存储实验结果，方便版本控制。DVCLive提供直观API，支持参数记录、指标跟踪和实验比较，有助于简化机器学习工作流程。
reticulate - R与Python互操作的全面解决方案
GithubPythonRreticulate开源项目数据科学跨语言交互
reticulate是一个实现R和Python全面互操作的包。它支持在R中调用Python、导入模块、在R Markdown中使用Python代码块，以及在R会话中交互使用Python。该包能够转换R和Python对象，并支持不同版本的Python环境。通过在R会话中嵌入Python会话，reticulate实现了高性能的无缝互操作。这个工具能够显著简化同时使用R和Python的数据科学工作流程。
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