amphi-etl

Python低代码ETL工具支持多类型数据处理

Amphi ETL 数据处理 Python 低代码 AI管道 Github 开源项目

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。

airbyte - 多源数据集成平台支持300+连接器的ELT工具

AirbyteELT管道Github开源开源项目数据集成连接器

Airbyte作为开源数据集成平台，专注于构建ELT数据管道。平台支持多种数据源和目标间的传输，包括API、数据库、文件、数据仓库和数据湖。提供超过300个连接器，覆盖广泛的数据源和目标。平台特色包括无代码连接器构建器和低代码CDK，方便快速创建自定义连接器。支持与Airflow、Prefect等工具集成，实现数据同步的自动化编排。Airbyte为数据工程师提供了灵活且可定制的数据移动方案。

paperetl - 医学科学论文ETL处理库

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paperetl是一个处理医学和科学论文的ETL库，支持PDF、XML、CSV等多种输入格式和COVID-19研究数据集。可将处理后的文章数据输出至SQLite、Elasticsearch、JSON或YAML文件。该工具安装简便，提供详细示例，有助于研究人员高效管理和分析大量学术文献。

dlt - 简化数据加载流程的Python库

GithubPython库dlt开源开源项目数据加载数据管道

dlt是一个开源Python库，旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能，可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用，并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求，适合各类数据处理任务。

steampipe - 高效数据集成工具直接访问 API 无需 ETL

API数据查询GithubSteampipe云服务开源工具开源项目数据库集成

Steampipe 是一款创新的数据集成工具，能够直接从各类 API 和服务获取数据，无需传统的 ETL 过程。该工具提供多种引擎，包括命令行界面、Postgres 外部数据包装器、SQLite 扩展和独立导出工具。借助丰富的插件生态系统，Steampipe 可将 API 数据轻松映射为数据库表，便于快速查询和分析。不论是本地部署还是云端使用，Steampipe 都为数据访问和整合提供了灵活而高效的解决方案。

meltano - 代码优先的数据集成引擎解锁多种API和数据库

API集成GithubMeltano开源项目数据工作流数据集成

Meltano是一个代码优先的数据集成引擎，提供600多个API和数据库的访问。它帮助用户简化API集成的编写、维护和扩展过程，支持实现数据和机器学习驱动的产品创意。通过简化跨多个工具的数据工作流程，Meltano为构建理想的数据平台提供了强大支持。

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。

Amphion - Amphion开源工具集，支持音频、音乐、语音生成及多任务评估

AmphionGithub声码器开源项目文本到语音语音生成音乐生成

Amphion是一个开源的音频、音乐和语音生成工具集，旨在支持可重复的研究并帮助研究人员和工程师入门。提供TTS、SVS、VC、SVC、TTA等生成任务，集成高级语音编码器和评估指标，如F0建模、能量建模、语音相似度测评。功能包括模型可视化、数据集建设及文本到音频/音乐的实现，推动音频生成技术应用。

taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具

AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面

Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的，帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用，无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理，使用户能够专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。此外，Taipy还提供强大的定制能力和扩展性，让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。

towhee - 非结构化数据处理框架

GithubLLMTowhee多模态数据处理开源项目深度学习模型生成式AI

Towhee通过大型语言模型（LLM）编排，简化非结构化数据处理。支持多模态数据，如文本、图像、音频和视频。整合生成式AI和先进深度学习模型，将原始数据转换为特定格式并高效存储。提供丰富的预构建ETL管道、灵活的LLM编排和高性能后端。Towhee的Pythonic API使构建和优化数据处理管道更加便捷，适合开发者快速原型和生产部署。

pandas-ai - 高效数据处理与自然语言交互平台

GithubPandasAIPython开源项目数据分析数据可视化热门自然语言处理

PandasAI是一个强大的Python平台，专为非技术用户设计，通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间，还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务，欢迎联系我们获取详细信息。

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