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高性能Python数据处理框架 支持流处理和LLM应用

Pathway数据处理流处理实时分析LLM管道Github开源项目

Pathway是一个高性能Python数据处理框架，支持流处理、实时分析和LLM应用。该框架提供简洁的Python API，可处理批量和流式数据，并集成多种机器学习库。Pathway采用Rust引擎，实现增量计算和并行处理。它具备丰富的数据连接器、状态转换功能和一致性保证，适用于多种复杂的数据处理场景。

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介绍相关项目
PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具
GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展
PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构，简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合，以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下，实现PyTorch模型的高效扩展。
SpiffWorkflow - Python工作流引擎 支持BPMN和DMN解析执行
BPMNDMNGithubPythonSpiffWorkflow工作流引擎开源项目
SpiffWorkflow是一个纯Python实现的工作流引擎，支持BPMN图表解析和执行，包括泳道、多实例任务、子工作流等复杂组件。它集成了DMN决策表，也支持直接用代码构建工作流。该项目使非开发人员能通过可视化图表描述业务流程，并与Python脚本引擎协作，适用于开发低代码业务应用。
wdl - 简化数据处理的开源工作流语言
GithubWDL工作流描述语言开源标准开源项目数据处理语法规范
WDL是一种开放标准的工作流描述语言，采用易读易写的语法。该语言简化了分析任务的定义、工作流连接和并行执行过程。WDL支持散布-收集和条件执行等常见模式，并设计为跨平台可移植。它可在HPC系统和云平台等多种环境中运行。活跃的WDL社区提供了丰富的执行引擎、工具和资源，助力用户开发和执行高效的数据处理工作流。
PyFR - 开源Python流体动力学框架 适用多种硬件平台
GithubPyFRPython框架开源软件开源项目数值计算流体动力学
PyFR是基于Python的开源流体动力学框架，主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法，支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言，PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献，并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。
kaskada - 开源事件处理引擎 简化时序数据分析
GithubKaskada事件处理开源项目时间序列查询语言流处理
Kaskada是开源统一事件处理引擎，提供高级声明式查询语言，支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计，具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能，简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术，高效执行各类分析任务。
aiostream - 基于生成器的异步流处理库
aiostream异步迭代
aiostream是一个Python异步流处理库，提供基于生成器的异步迭代操作。该库支持流操作符的管道化组合、重复执行和安全迭代，简化了异步数据处理流程。aiostream包含创建、转换、选择和组合等多种类型的操作符，可满足复杂的异步数据处理需求。作为异步编程工具，aiostream为开发者提供了灵活高效的异步迭代方案。
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。
aiflows - AI工作流设计与实现的模块化开源框架
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aiFlows是一个模块化框架，简化了涉及人类、AI系统和工具的复杂工作流的设计和实现。其特点包括模块化设计、可复用性、点对点远程协作和并发执行。通过FlowVerse社区，用户可以下载和定制各种工作流，促进AI研究者和实践者的协作和反馈。支持Python 3.10+，助力下一代AI工具的开发和优化。
cytoflow - 用于流式细胞术定量分析的Python工具包
CytoflowGithubPython工具开源软件开源项目数据可视化流式细胞术分析
Cytoflow是一个开源的Python工具包，用于流式细胞术数据的定量和可重复分析。它提供图形界面和Python模块，强调元数据和工作流程概念。该工具支持自动门控和混合模型等数据驱动分析，适合细胞内状态测量。Cytoflow注重易用性和可视化，具有良好的扩展性，可在多种操作系统上运行。
Data-Engineering-Roadmap - 数据工程师成长路线图及关键技能学习资源
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该项目提供了一个系统化的数据工程学习路线图，涵盖编程语言、SQL、数据库、数据处理、集群计算、数据可视化等核心领域。路线图内容丰富，包括Linux系统、数据结构与算法、数据库基础、SQL、NoSQL、数据处理、集群计算、数据仓库、数据可视化等。同时涵盖了CI/CD、云计算、机器学习等相关技术，为构建完整的数据工程知识体系提供了全面指导。它推荐了各方面的学习资源和实用工具，旨在帮助学习者全面掌握数据工程技能，而非仅追随热点。路线图适合不同水平的学习者，为数据工程职业发展提供了清晰指导。
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