PyTables

PyTables este construit pe partea de sus a bibliotecii HDF5 și pachetul numarray Python.
Ea deține o interfață OO care, combinate cu codul generat-C de la Cython creste viteza de ansamblu

Caracteristici :.

• Ușor de utilizați
• Suport pentru sistemul de NaturalNaming
• Acces facil la datele
• Salvează memorie
• datele Structura într-un mod natural
• I Speedy / operațiuni O

Ce este nou în această versiune:.

• Fixed un fals avertisment comparație unicode
• Manipularea îmbunătățită a atributelor șir gol. În versiunile anterioare ale PyTables șir gol au fost depozitate ca scalar HDF5 atributele având dimensiunea 1 și valoare "și # x5c, 0" (un gol nul reziliat șir). Acum șir gol sunt stocate ca HDF5 atribute având dimensiunea zero.
• adăugat o nouă rețetă carte de bucate și câteva exemple de filetare simplă, cu PyTables.
• redundant: FUNC: `funcție utilsextension.get_indices` a fost eliminată (înlocuiește cu: met:` slice.indices`).
• Permiteți indici negativi în selecție punct.
• Index nu a fost folosit în cazul în care nu au susținut nici un rezultat.
• atomi și Col tipuri nu mai sunt generate dinamic asa ca acum este mai ușor pentru IDE și instrument de analiză statică pentru a le manipula.
• Funcțiile keysort în idx-opt.c au fost cythonised folosind tipuri condensate. Perfomance este în mare parte neschimbat, dar codul este mult mai simplu acum.
• Small teste unitare re-factoring.

Ce este nou în versiunea 3.1.1:

• Îmbunătățiri:
• Nu creați un array temporar atunci când * obj * parametru nu este specificat în: met. `File.create_array`
• adăugat două noi funcții de utilitate (: func: `tables.nodes.filenode.read_from_filenode` și: FUNC:` tables.nodes.filenode.save_to_filenode`) pentru copia direct din sistem de fișiere la filenode și invers
• Eliminat: fișierul:. `Exemple / imbricate-iter.py` considerat nu mai util
• detectare mai bună a drapelului `-msse2` compilator.
• Bugs fix:
• Fixed un bug critic care a cauzat o excepție la momentul importului.
• Biblioteca intern Blosc_ a fost actualizat la versiunea 1.3.5.

Ce este nou în versiunea 2.4.0:

• Adăugat suport pentru tipul de date float16. Acesta este disponibil numai dacă NumPy oferă la fel de bine (de exemplu, NumPy & # x3e, = 1,6).

Noduri
• Leaf au acum atribute pentru regăsirea în memorie și pe disc dimensiunea datelor. Date de pe disc pot fi comprimate, astfel încât noile atribute face mai ușor pentru a calcula rația de compresie a datelor.

Ce este nou în versiunea 2.3.1:

• Fixed un bug care a împiedicat să citească seturile de date scalare de tipuri neimplementate.
• Fixed un bug în `setup.py` care a provocat instalarea PyTables 2.3 să eșueze pe gazde cu mai multe versiuni de Python instalate.

Ce este nou în versiunea 2.3.1 RC1:

• Fixed un bug care a împiedicat să citească seturile de date scalare tipurilor neimplementate.
• Fixed un bug în `setup.py` care a provocat instalarea PyTables 2.3 să eșueze pe gazde cu mai multe versiuni de Python instalate.

Ce este nou în versiunea 2.3:

• OPSI este un motor de indexare puternic și inovator care permite PyTables pentru a efectua interogări rapide de pe mesele arbitrar mari. Mai mult, oferă o gamă largă de niveluri de optimizare pentru indici sale, astfel încât utilizatorul poate alege pe cel mai bun care se potrivește nevoilor sale (mai mult sau mai puțin dimensiunea, mai mult sau mai puțin de performanță). Codul de indexare ia, de asemenea, profita de capacitățile de vectorizare a pachetelor NumPy și Numexpr să asigure ori foarte scurt de indexare și căutare.
• Arhiva ajustate LRU atât metadate (noduri) și datele regulat, care vă permite să vă atinge viteza maximă de intensiv de navigare copac obiect în timpul datelor citește și interogări. Acesta completează deja eficientă cache prezent în HDF5, deși acest lucru este mai mult orientate spre structurile de nivel înalt, care sunt specifice pentru PyTables și care sunt critice pentru realizarea foarte inalta performanta.