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pandarallel

简化Pandas操作并行化的Python库

Pandaral·lel是一个Python库,通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理,并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统,可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。

tqdm - 轻量级Python进度条库
GithubPythontqdm命令行工具开源项目进度条迭代器
tqdm是一个轻量级的Python进度条库,可为迭代过程添加智能进度显示。它具有低开销、可定制、多平台支持等特点,适用于命令行、GUI和Jupyter环境。tqdm支持手动和自动更新进度,也可作为命令行工具在管道中使用。无需额外依赖,安装简单,是可视化循环进度的实用工具。
deepl-python - DeepL Python库 多功能的机器翻译接口
APIDeepLGithubPython库开源项目机器翻译语言翻译
DeepL Python Library是一个功能丰富的Python接口,用于访问DeepL的机器翻译服务。该库支持文本和文档翻译、自定义术语表和多语言处理。适用于Python 3.6及以上版本,安装简便,API调用直观。开发者可借助此库轻松集成DeepL的翻译功能,实现多样化的语言处理应用。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
ibis - 统一 Python 数据框架 API 实现多后端数据分析
GithubIbisPythonSQL开源项目数据分析数据框架库
Ibis 是一个 Python 数据框架库,支持 20 多种后端。它提供统一 API,适用于本地和远程数据分析。Ibis 具有惰性计算、交互式探索功能,支持 Python 和 SQL 代码混合使用。通过修改单行代码即可切换不同后端,提高了数据分析的可移植性。
celery - 可靠分布式任务队列系统
CeleryGithubPython任务队列分布式系统开源项目消息中间件
Celery是一个分布式任务队列系统,用于在线程或机器间分配工作。支持多种消息代理和结果后端,具有高可用性和可扩展性。易于使用和维护,支持自定义功能。适用于Python 3.8+和PyPy3.9+环境,可与多种Web框架集成。Celery支持异步任务处理和定时任务调度,适用于各种规模的应用场景。
arrow - 简化Python日期时间处理的智能库
ArrowGithubISO 8601Python库开源项目日期时间处理时区支持
Arrow是一个强化Python日期时间处理的开源库。它扩展了datetime的功能,提供了更直观的API,支持时区处理、ISO 8601标准、时间范围生成和日期人性化显示。Arrow适用于Python 3.6+版本,旨在简化开发者的日期时间相关操作,提高代码效率和可读性。
PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库
EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解
PyEMD是一个功能全面的Python库,专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种,如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN),并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法,适用于信号处理和数据分析。此外,PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能,为研究提供了更多可能性。
panda-gym - 机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
luigi - Python批处理工作流管理工具
GithubLuigiPython任务依赖工作流管理开源项目数据管理
Luigi是一个Python开发的批处理工作流管理工具,用于构建和管理复杂的数据处理管道。它提供依赖解析、工作流管理、可视化、错误处理等功能,支持Hadoop、Hive、Pig等多种任务类型。Luigi适用于长时间运行的批处理过程,能自动化执行多个相互依赖的任务。其可视化界面便于用户监控和管理工作流,是一个实用的大规模数据处理框架。
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