lineapy

两行代码将混乱笔记本转化为数据管道的开源工具

LineaPy是一个开源Python工具，用于捕获、分析和转换数据科学工作流程。通过跟踪代码执行序列，LineaPy能够理解代码及其上下文，提供一套工具来清理混乱的笔记本、追溯以往工作和构建数据管道。只需两行代码，就可将复杂的工作流程转化为整洁的数据管道，帮助数据科学家更高效地将工作投入生产。

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介绍相关项目

Liner.ai - 无需编程快速创建和部署机器学习应用的工具

AI工具AI模型训练数据导入无代码开发机器学习模型部署

Liner.ai是一款免费的无需编程的机器学习工具，用户可轻松训练和部署模型。提供图像、文本、音频分类等多种项目模板，只需导入数据并一键训练，即可将模型导出至各种平台。工具经过优化，支持CPU训练，模型可用于移动设备。注重数据隐私，所有处理在本地完成。

Labnote - 优化研究流程的全方位数字化平台

AI工具Labnote协作实验记录数据分析研究管理

Labnote平台为研究人员提供协议组织、材料管理、数据可视化和分析等功能,优化研究流程并促进团队协作。支持生物、化学、材料等多个研发领域,通过数据积累和机器学习技术提高实验预测能力。该平台旨在推动生物、纳米和化学等领域的创新研究,为科学进步做出贡献。

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。

datajoint-python - 基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint

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DataJoint for Python作为开源科学工作流管理框架，基于关系数据模型设计。框架提供一致的数据组织、计算和查询方法，适用于处理大规模实验数据。项目始于2009年，现已被多个实验室采用。DataJoint支持简便安装，提供完善的文档和教程资源，并包含针对神经科学的示例管道。该框架致力于优化数据处理流程，提高科研工作效率。

kedro - 生产级数据科学与工程管道框架

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Kedro是一个开源Python框架，为生产环境中的数据科学项目提供支持。该框架整合了软件工程最佳实践，用于构建可重现、易维护和模块化的数据工程及科学管道。Kedro特性包括标准化项目模板、多功能数据目录、管道抽象、严格的编码规范以及灵活的部署选项。框架致力于促进团队协作，提升工作效率，并推动可复用分析代码的开发。Kedro尤其适合处理大规模原始数据的实际机器学习应用，有效克服了Jupyter笔记本和单次脚本的局限性。

mac-cleanup-py - Python编写的macOS系统清理工具

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mac-cleanup-py是一个用Python编写的macOS系统清理工具。它能清空垃圾箱、删除冗余日志和文件、清理缓存，有助于优化系统性能。该工具包含多个清理模块，涵盖Adobe、Chrome、Docker等应用的缓存清理。支持通过Homebrew或pip安装，使用命令行操作。mac-cleanup-py适用于需要定期维护macOS系统的用户。

flowpipe - 将DevOps工作流自动化，连接云服务、人员、系统和数据

DevOpsFlowpipeGithubpipeline工作流开源项目自动化

Flowpipe是一个面向DevOps的工作流自动化平台。它通过管道功能执行HTTP调用、收集输入、发送消息和运行查询等任务。Flowpipe利用触发器基于webhook、查询或定时任务自动化工作流。作为代码驱动平台，它支持版本控制和模块化，适应现代开发需求。Flowpipe提供丰富的库模块，支持AWS、Azure、GCP等多种云服务和工具。

bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架

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BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。

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Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器，支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署，简化了分布式计算和资源管理。

AutoMLPipeline.jl - Julia机器学习管道构建和优化工具

AutoMLPipelineGithub开源项目机器学习特征工程管道优化集成学习

AutoMLPipeline工具包用简洁表达式构建复杂机器学习管道。它基于Julia宏编程实现符号化处理,便于优化回归和分类模型结构。主要特点包括符号化API、常用库封装、可扩展架构、元集成学习和特征选择。该工具简化了从数据预处理到模型训练的流程,支持多种算法组件。

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