PyTables

PyTables HDF5 kütüphanesi üst ve Numarray Python paketi üzerinde inşa edilmiştir.
O, Cython C oluşturulan kod ile birlikte genel hızını arttıran bir OO arabirimi tutan

Özellikler :.

• Kolay için kullanmak
• NaturalNaming düzeni için destek
• verilere kolay erişim
• kaydeder bellek
• doğal bir şekilde Yapı verileri
• Speedy I / O işlemleri

Bu sürümdeki yeni nedir:.

• Sabit sahte unicode karşılaştırma uyarı

Boş dize niteliklerinin
• geliştirildi. '& # X5C; 0' PyTables önceki sürümlerinde boş dize boyutu 1 ve değer sahip öznitelikleri HDF5 skaler olarak saklandı (boş boş dize sonlandırıldı). HDF5 sıfır boyutuna sahip nitelikleri gibi şimdi boş dize saklanır.
• Yeni bir yemek kitabı tarifi ve PyTables basit iş parçacığı için birkaç örnek eklendi.
• gereksiz: func: `utilsextension.get_indices` fonksiyonu ortadan (Değiştirildi: meth:` slice.indices`) olmuştur.
• nokta seçiminde olumsuz indeksleri izin verin.

Hiçbir sonuç vardı iddia varsa
• Dizin kullanılıyor değildi.
• Atom ve Col tipleri artık IDE ve bunları işlemek için statik analiz aracı için kolaydır böylece artık dinamik olarak oluşturulur.
• idx-opt.c içinde keysort fonksiyonları kaynaşmış türlerini kullanarak cythonised oylandı. perfomance çoğunlukla değişmemiş, ancak kod artık çok daha kolaydır.
• Küçük ünite testleri yeniden faktoring.

sürüm 3.1.1 yeni Nedir:

• İyileştirmeler:
• * obj * parametre belirtilen değilken geçici bir dizi oluşturmak etmeyin: meth:. `File.create_array`

Filenode için dosya sistemi doğrudan kopya ve tersi İki yeni programı fonksiyonları eklendi. >
• Kaldırıldı: Dosya:. Artık yararlı olarak kabul `örnekler / iç içe iter.py`
• `-msse2` derleyici bayrağı daha iyi algılama.
• Bugs sabit:
• ithalat sırasında bir özel duruma neden kritik bir hata düzeltildi.
• İç Blosc_ kütüphanesi sürümüne 1.3.5 için güncellendi.

sürüm 2.4.0 yeni Nedir:

• float16 veri türü için destek eklendi. Numpy de bunu sağlar eğer yalnızca (yani numpy & # x3e = 1.6).
• Yaprak düğümleri artık bellekte ve diskteki verinin boyutunu almak için özelliklere sahip. Diskteki veriler sıkıştırılmış olabilir, bu nedenle yeni özellikler veri sıkıştırma oranını hesaplamak için kolaylaştırır.

nedir sürüm 2.3.1 Yeni:

• skaler veri kümelerini okumak için engelledi bir hata düzeltildi uygulanmayan tipleri.
• yüklü birden fazla python sürümleri ile bilgisayarlar üzerinde başarısız PyTables 2.3 kurulumunu neden setup.py` `bir hata düzeltildi.

sürüm 2.3.1 RC1 yeni Nedir:

• sayıl veri setlerini okumak için engelledi bir hata düzeltildi uygulanmayan tipleri.
• yüklü birden fazla python sürümleri ile bilgisayarlar üzerinde başarısız PyTables 2.3 kurulumunu neden setup.py` `bir hata düzeltildi.

nedir sürüm 2.3 Yeni:

OPSI PyTables gerçekleştirmek için izin veren güçlü ve yenilikçi bir indeksleme motoru

• olan keyfi büyük tablolarda hızlı sorgular. Kullanıcı onun ihtiyaçlarını (fazla veya daha az boyut, daha fazla veya daha az performans) uygun en iyi olanı seçebilirsiniz böylece Ayrıca, kendi indeksler için optimizasyon seviyeleri geniş bir yelpazede sunuyor. Endeksleme kodu da gerçekten kısa indeksleme ve arama sürelerini sağlamak için NumPy ve Numexpr paketleri Vektörizasyon yetenekleri yararlanır.
• veri okur ve sorguları sırasında yoğun nesne ağaç tarama için maksimum hız elde sağlayan hem metadata (düğümler) ve düzenli veriler için ince ayarlı LRU önbellek. Bu PyTables özgü olan ve çok yüksek performans elde etmek için kritik olan yüksek seviyeli yapıları karşı daha dişli olmasına rağmen, hdf5 zaten etkili önbellek hediye tamamlar.