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Materials Project API 材料科学数据访问工具

Materials ProjectAPI开发环境数据下载PythonGithub开源项目

Materials Project API是一个面向材料科学研究的开源工具，提供了访问Materials Project数据库的核心客户端实现。支持Python 3.9+，此API使用户能够高效地查询和下载大规模材料数据。项目提供详细文档，指导开发者如何使用API获取最新的材料数据。该工具旨在为材料科学研究提供数据支持，促进相关领域的创新和发展。

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介绍相关项目
python-gitlab - 强大的Python库用于简化GitLab API访问
CLI工具Docker镜像GitLab APIGithubPython包python-gitlab开源项目
python-gitlab是一个功能全面的Python库，用于简化GitLab服务器API的访问。该库支持GitLab v4 API，并提供命令行工具。开发者可以使用Pythonic方式管理GitLab资源，处理分页响应，自动进行URL编码，并转换复杂数据结构。python-gitlab还具备灵活的配置管理和智能重试机制，适用于GitLab开发和自动化任务。
photoshop-python-api - 将Photoshop自动化与Python结合的开源API
COMGithubPhotoshopPython API图像处理开源项目自动化
photoshop-python-api是一个开源Python库,用于实现Adobe Photoshop的自动化控制。该库支持CC2017至2024版本的Photoshop,提供简洁的API接口,让开发者能通过Python代码操作Photoshop的文档、图层和文本等元素。通过COM技术与Photoshop通信,该库可在任何具备Python环境的DCC软件中使用,有效提高Photoshop工作流程的效率。
python-myfitnesspal - Python库实现MyFitnessPal饮食数据分析与管理
APIGithubMyFitnessPalPython开源项目数据分析饮食习惯
python-myfitnesspal是一个Python库，用于访问和分析MyFitnessPal平台上的饮食数据。该项目绕过了MyFitnessPal私有API的限制，实现了数据的提取、分析和可视化。它为开发者和研究人员提供了探索个人饮食习惯的工具，并配有完善的文档和社区支持。
atlassian-python-api - Python封装库实现Atlassian产品交互简化
Atlassian产品GithubPython开发REST APIatlassian-python-api开源项目自动化任务
atlassian-python-api是一个基于官方REST API的Python库，支持Jira、Confluence、Bitbucket等多种Atlassian产品。适用于云端和服务器版本，可用于自动化任务、系统集成和应用开发。该库文档完善，持续更新，为Python开发者提供了便捷的Atlassian产品操作方式。
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。
censys-python - 轻量级Python库实现Censys网络安全数据访问
API封装CensysGithubPython库安全监控开源项目数据搜索
censys-python是一个轻量级的Censys API封装库，支持Python 3.8+。该库提供Censys数据搜索、批量证书查询、大规模数据下载和Censys ASM资产管理等功能。它包含命令行界面，便于快速配置和使用。开发者可通过pip安装，将Censys的网络安全情报功能集成到项目中。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
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Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
HTTPie AI - API交互工具
AI工具AI开发HTTPie人工智能命令行界面技术文档桌面应用热门辅助编程
HTTPie AI提供了一种全新的API交互方式，目的是让API使用更加直观、简便。它涵盖桌面、命令行和AI集成等多种工具，以适应广泛的开发场景，并重视提升操作的效率和速度。此外，网站还持续提供文档、招聘及博客更新，全面支持用户需求。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境，集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集，支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验，有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新，拥有活跃的社区支持，是Python科学计算领域的重要工具。
python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理
APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型
BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口，支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3，具备本地预测功能，该库简化了机器学习流程，便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景，使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。
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