Szoftver adatai:
Változat: 3.2.0
Feltöltés dátuma: 12 May 15
Engedély: Ingyenes
Népszerűség: 388
PyTables épül fel a HDF5 könyvtár és a numarray Python csomagot.
Ez tart egy OO felületet, hogy együtt C-generált kódot Cython növeli az általános sebességet.
Tulajdonságok :
- Könnyű használja
- Támogatás a NaturalNaming program
- Könnyű hozzáférés az adatokhoz
- Menti memória
- Struktúra adatok természetes módon
- Speedy I / O műveletek
Mi az új ebben a kiadásban:
- Javítva egy hamis unicode összehasonlítás figyelmeztetést.
- Továbbfejlesztett kezelése üres string attribútumok. A korábbi verzióiban PyTables üres string tárolták a skalár HDF5 attribútumok, amelyek mérete 1 és érték "& # X5c; 0" (üres null végződő karaktersorozat). Most üres string tárolódnak HDF5 tulajdonítja, amelynek mérete nulla.
- Egy új receptet, és egy pár példa az egyszerű threading a PyTables.
- A redundáns: funk: `utilsextension.get_indices` funkció megszűnt (helyébe: met:` slice.indices`).
- engedélyezése negatív indexek pont kiválasztása.
- Index nem használták, ha azt állította, nem volt eredménye.
- Az atomok és Col típusok már nem generálódik, így most már könnyebb az IDE és statikus elemzési eszköz kell kezelni őket.
- A keysort funkciók idx-opt.c már cythonised segítségével olvasztott típusok. A performance többnyire változatlan, de a kód sokkal egyszerűbb most.
- Kis unit tesztek újra faktoring.
Mi az új verzióban 3.1.1:
- Fejlesztések:
- Ne hozzon létre egy ideiglenes tömböt, amikor a * obj * paraméter nincs megadva, Meth: `File.create_array`.
- két új hasznosságfüggvények (: funk: `tables.nodes.filenode.read_from_filenode` és: funk:` tables.nodes.filenode.save_to_filenode`) a közvetlen másolatot fájlrendszer hogy filenode és fordítva.
- Eltávolították az: file: `példák / beágyazott-iter.py` tekinthető többé nem hasznos.
- jobb felismerése a `-msse2` fordító zászlót.
- hiba javítva:
- Fix kritikus hiba, ami miatt kivételt a behozatali időt.
- A belső Blosc_ könyvtár frissült változata 1.3.5.
Mi az új verzióban 2.4.0:
- A támogatás a float16 adatok típusát. Ez csak akkor elérhető, ha numpy biztosítja ezt is (azaz numpy & # x3e; = 1,6).
- ágakat most már attribútumok lekérdezésére a méret adatokat a memóriába, és a lemezen. Az adatok a lemezen is tömörített, így az új attribútumok segítségével könnyen kiszámíthatjuk a tömörítés arányát.
Mi az új a 2.3.1-es verzió:
- Javítva egy hiba, amely megakadályozta, hogy olvassa el skalár adatállományok KIFEJLESZTVE típusok.
- Javítva egy hiba a `setup.py` okozó telepítése PyTables 2.3 meghiúsulását házigazdák több python verzió telepítve.
Mi az új a 2.3.1-es verzió RC1:
- Javítva egy hiba, amely megakadályozta, hogy olvassa el skalár adatállományok Az elmaradó típusok.
- Javítva egy hiba a `setup.py` okozó telepítése PyTables 2.3 meghiúsulását házigazdák több python verzió telepítve.
Mi az új a 2.3 verzió:
- OPSI van egy erős és innovatív indexelő motor, amely lehetővé teszi, hogy végre PyTables gyors lekérdezéseket tetszőlegesen nagy asztal. Sőt, hogy széles körű optimalizálási szinteket annak indexek, így a felhasználó kiválaszthatja a legjobb, ami megfelel az ő igényeinek (többé-kevésbé méretű, több vagy kevesebb teljesítményt). Indexálás kódot is kihasználja a vektorizáció képességeit a NumPy és Numexpr csomagokra, hogy igazán rövid indexelési és keresési időt.
- A finomhangolt FVT cache mind a metaadatok (csomópontok) és rendszeres adatokat, amely lehetővé teszi a maximális sebességet az intenzív objektumfából böngészés közben adatokat olvas és lekérdezések. Kiegészíti a már hatékony cache jelen HDF5, bár ez jobban szolgálják a magas szintű struktúrákat, amelyek kifejezetten a PyTables és amelyek kritikusak eléréséhez rendkívül nagy teljesítményű.
Hozzászólás nem található