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dill

Python对象序列化扩展库

dill是Python pickle模块的扩展库,支持序列化和反序列化大多数内置Python类型,包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口,并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分,dill适用于异构计算环境,为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。

jug - Python任务并行化和分布式计算框架
GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信
Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架,支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信,兼容NFS,实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现,具有良好的跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能,适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。
elasticsearch-dsl-py - 简化Elasticsearch查询和文档操作的Python高级库
Elasticsearch DSLGithubPython开源项目搜索数据库查询
elasticsearch-dsl-py是一个基于官方低级客户端构建的Python高级库,旨在简化Elasticsearch查询的编写和执行。该库提供了更便捷的方式来编写和操作查询,紧密贴合Elasticsearch JSON DSL的术语和结构。它还包含一个可选的文档处理包装器,支持将文档作为Python对象进行操作,包括定义映射、检索和保存等功能。elasticsearch-dsl-py兼容多个Elasticsearch版本,并提供了丰富的示例和详细文档供参考。
modin - 轻松实现pandas并行化加速
GithubModinpandas大数据并行计算开源项目数据处理
Modin是pandas的高性能替代方案,通过并行化计算显著提升数据处理速度。只需更改一行导入代码,即可利用全部CPU核心加速pandas工作流,特别适合大型数据集。Modin支持处理超出内存的数据,兼容90%以上pandas API,并支持Ray、Dask和MPI等多种计算引擎。它简化了分布式计算,让用户轻松获得性能提升。
python-diskcache - 高效的Python磁盘缓存解决方案
DjangoGithubPython开源项目性能数据库缓存
DiskCache是一个纯Python实现的磁盘缓存库,兼容Django框架。它利用数据库和内存映射文件技术,提供高效的磁盘存储缓存方案。DiskCache支持多种缓存淘汰策略,保证线程和进程安全,并提供标签元数据、跨进程同步等功能。该库经过全面测试,具有完整的测试覆盖和压力测试,适合需要大容量高性能缓存的Python应用场景。
bidict - Python 双向映射库提供高效安全的数据结构和 API
GithubPythonbidict双向映射开源项目数据结构
bidict 是一个成熟的 Python 双向映射库,自 2009 年起广泛应用于 Google、CERN 等知名机构。该库提供 Pythonic API,注重安全性、简洁性和灵活性。bidict 轻量级且无外部依赖,实现了高效的全类型提示代码。拥有完善文档和全面测试覆盖,支持各版本 Python。通过 pip 即可安装使用这一双向字典工具。
picologging - Python高性能日志库 显著提升处理速度
GithubPythonpicologging兼容性开源项目日志库高性能
picologging是一个高性能Python日志库,可作为标准库logging模块的替代品。它提供4-17倍的速度提升,支持与logging相同的API,可直接替换现有应用。该库设计简单易用,适合需要高效日志处理的Python项目,能显著提升应用性能。
fastcore - 扩展Python功能的开源工具库
GithubPythonfastcore多重调度开源项目柯里化混合
fastcore是一个开源Python库,旨在扩展和优化Python的功能。它融合了多种编程语言的优秀特性,包括Julia的多重派发、Ruby的混入和Haskell的柯里化。该库简化了并行处理,优化了标准库,并将NumPy的概念引入Python的list类型。fastcore提供测试函数、混入、委托和组合等功能,支持函数式编程和并行处理。通过多重派发方法和可部分反转的转换管道,fastcore为Python开发者提供了增强编程效率的工具。
marshmallow - Python数据类型转换与验证工具
GithubPython库marshmallow反序列化序列化开源项目数据验证
marshmallow是一个Python库,用于复杂数据类型的转换和验证。它支持对象序列化、反序列化和数据验证,可与多种ORM/ODM和框架集成。开发者能通过简洁的API处理复杂数据结构,将应用对象转换为Python原生类型,支持JSON等格式输出。适用于API开发和数据处理,提高数据处理效率。
gallery-dl - 跨平台多源图库批量下载工具
GithubPythongallery-dl命令行工具图片下载开源项目跨平台
gallery-dl是一款开源的命令行图片下载工具,支持从多个图片托管网站批量获取图库和收藏。这款跨平台软件提供丰富的配置选项和灵活的文件命名功能。gallery-dl能够通过多种身份验证方式访问需要登录的内容,并支持过滤、搜索和自定义输出等进阶特性。作为批量下载在线图片资源的实用工具,gallery-dl适用于需要高效获取大量图片的场景。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
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