PyTables

PyTables is gebou op die top van die HDF5 biblioteek en die numarray Python pakket.
Dit hou 'n OO koppelvlak wat, gekombineer met C gegenereerde kode van Cython verhoog algehele spoed

Eienskappe :.

• Maklik gebruik
• Steun vir die NaturalNaming skema
• Maklike toegang tot die data
• Slaat geheue
• Struktuur data in 'n natuurlike manier
• Speedy I / O-bedrywighede

Wat is nuut in hierdie release:.

• Vaste 'n onwaar unicode vergelyking waarskuwing
• Verbeterde hantering van leë string eienskappe. In vorige weergawes van PyTables is leeg string gestoor as skalaar HDF5 eienskappe wat grootte 1 en waarde '& # x5c; 0 ('n leë null beëindig string). Nou leë string gestoor as HDF5 eienskappe met zero grootte.
• 'n Nuwe kookboek resep en 'n paar voorbeelde vir eenvoudige threading met PyTables.
• Die oortollige: funk: `utilsextension.get_indices` funksie is uitgeskakel (vervang deur: meth:` slice.indices`).
• Laat negatiewe indekse in punt seleksie.
• Index is nie gebruik word as dit beweer daar was geen resultate.
• Atome en Kol tipes is nie meer dinamies gegenereer so nou is dit makliker vir IDES en statiese analise instrument om dit te hanteer.
• Die keysort funksies in idx-opt.c is cythonised behulp saamgesmelt tipes. Die prestasie is meestal onveranderd, maar die kode is nou baie meer eenvoudiger.
• Klein eenheid toetse weer factoring.

Wat is nuut in weergawe 3.1.1:

• Verbeterings:
• 'n tydelike verskeidenheid skep nie toe die * obj * parameter is nie in: meth. `File.create_array`
• twee nuwe nut funksies (: funk: `tables.nodes.filenode.read_from_filenode` en: funk:` tables.nodes.filenode.save_to_filenode`) vir die direkte kopie van lêerstelsel te filenode en omgekeerd
• verwyder die: lêer:. `Voorbeelde / geneste-iter.py` beskou nie meer nuttig
• Beter opsporing van die `-msse2` samesteller vlag.
• Bugs vasgestel:
• Vaste 'n kritieke fout wat 'n uitsondering op die invoer tyd veroorsaak.
• Die interne Blosc_ biblioteek is opgedateer na weergawe 1.3.5.

Wat is nuut in weergawe 2.4.0:

• Bygevoeg ondersteuning vir die tipe float16 data. Dit is slegs beskikbaar indien Numpy bied dit sowel (dws Numpy & # x3e; = 1,6).
• Blaarlittetekens nou eienskappe vir die herwinning van die grootte van data in die geheue en skyf. Data op die skyf saamgepers kan word, sodat die nuwe eienskappe maak dit maklik om die data kompressie rantsoen te bereken.

Wat is nuut in weergawe 2.3.1:

• Vaste 'n fout wat voorkom om skalaar datastelle van lees dooie letter tipes.
• Vaste 'n fout in `setup.py` dat die installasie van PyTables 2,3 veroorsaak om te misluk op gashere met verskeie python weergawes geïnstalleer.

Wat is nuut in weergawe 2.3.1 RC1:

• Vaste 'n fout wat voorkom om skalaar datastelle gelees van dooie letter tipes.
• Vaste 'n fout in `setup.py` dat die installasie van PyTables 2,3 veroorsaak om te misluk op gashere met verskeie python weergawes geïnstalleer.

Wat is nuut in weergawe 2.3:

• OPSI is 'n kragtige en innoverende kruip enjin sodat PyTables te voer vinnige navrae arbitrêr groot tafels. Verder is dit bied 'n wye verskeidenheid van optimization vlakke vir sy indekse, sodat die gebruiker die beste een wat pas by haar behoeftes (min of meer die grootte, min of meer prestasie) kan kies. Indexatie kode neem ook die voordeel van die vektorisering vermoëns van die Numpy en Numexpr pakkette om te verseker baie kort kruip en soek tye.
• 'n fyn ingestel langst kas vir beide metadata (nodes) en gereelde data waarmee jy maksimum spoed te bereik vir intensiewe blaai boom voorwerp tydens data lees en navrae. Dit komplementeer die reeds doeltreffende kas teenwoordig is in HDF5, maar dit is meer gerig op 'n hoë-vlak strukture wat spesifiek vir PyTables is en dat van kritieke belang vir die bereiking van 'n baie hoë prestasie is.