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Pipe

Python数据处理的中缀编程工具包

PipePython惰性求值函数式编程迭代器Github开源项目

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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介绍相关项目
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RenderPipeline是Panda3D游戏引擎的延迟实时渲染管线，采用物理基础着色。它集成了高级后期处理效果、昼夜系统和插件框架。支持森林场景、材质展示、屏幕空间反射等多种渲染效果，适用于OpenGL 4.3及以上GPU。该项目为3D应用开发者提供了先进的渲染工具，有助于提升视觉表现力。
real-time-data-pipelines-in-python - Python实时数据管道构建实例,加密货币交易应用
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本项目展示如何使用Python和Apache Kafka构建生产级实时特征管道。以加密货币交易为例，介绍从Kraken Websocket API获取原始数据、转换为机器学习模型特征，并存储至特征库的完整流程。项目基于Quix Streams 2.0库实现，提供可扩展的解决方案。同时包含Streamlit仪表板，实时可视化特征数据。此实例为数据科学家和机器学习工程师提供了实时系统构建参考。
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AI管道Amphi ETLGithubPython低代码开源项目数据处理
Amphi-etl是一款现代ETL工具，专注于AI时代的数据处理需求。它通过低代码界面加速数据和AI管道开发，生成可移植的Python代码。支持多样化数据处理，包括结构化和非结构化数据的导入、转换和导出。提供私有化部署，保障数据安全与隐私。
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