PyTables

PyTables er bygget på toppen av HDF5 biblioteket og numarray Python-pakken.
Det har en OO grensesnitt som, kombinert med C-generert kode fra Cython øker den generelle hastigheten

Egenskaper .

• Enkel bruke
• Støtte til NaturalNaming ordningen
• Enkel tilgang til data
• Sparer minne
• Struktur data på en naturlig måte
• Speedy I / O-operasjoner

Hva er nytt i denne utgaven.

• Fikset en falsk unicode sammenligning advarsel
• Forbedret håndtering av tomme streng attributter. I tidligere versjoner av PyTables tom streng ble lagret som skalar HDF5 attributter med størrelse 1 og verdien '& # x5c; 0' (en tom null terminert streng). Nå tom streng lagres som HDF5 attributter har null størrelse.
• Lagt til en ny kokebok oppskrift og et par eksempler for enkle threading med PyTables.
• Den overflødige: func: `utilsextension.get_indices` funksjonen har blitt eliminert (erstattet av: meth:` slice.indices`).
• Tillat negative indekser i punkt utvalget.
• Index ble ikke brukes hvis det hevdet at det var ingen resultater.
• atomer og Col typene er ikke lenger generert dynamisk så nå er det lettere for IDE og statisk analyse verktøy for å håndtere dem.
• De keysort funksjoner i idx-opt.c har cythonised bruker smeltet typer. Perfomance er stort sett uendret, men koden er mye mer enklere nå.
• Liten enhet tester re-factoring.

Hva er nytt i versjon 3.1.1:

• Forbedringer:
• Ikke opprette en midlertidig rekke når * obj * parameteren er ikke spesifisert i: meth.: `File.create_array`
• lagt til to nye nyttefunksjoner (: funk: `tables.nodes.filenode.read_from_filenode` og: func:` tables.nodes.filenode.save_to_filenode`) for direkte kopi fra filsystemet til filenode og vice versa
• Fjernet: file:. `Eksempler / nestet-iter.py` anses ikke lenger nyttig
• Bedre deteksjon av `-msse2` kompilatoren flagg.
• Bugs fast:
• Fikset en kritisk feil som forårsaket et unntak ved import tid.
• Den interne Blosc_ biblioteket har blitt oppdatert til versjon 1.3.5.

Hva er nytt i versjon 2.4.0:

• Lagt til støtte for float16 datatype. Det er bare tilgjengelig hvis numpy gir det også (dvs. numpy & # x3e; = 1,6).
• bladnoder har nå attributter for å hente størrelsen på data i minnet og på disken. Data på disken kan komprimeres, slik at de nye egenskapene gjør det enkelt å beregne data komprimering rasjon.

Hva er nytt i versjon 2.3.1:

• Fikset en bug som forhindret til å lese skalare datasett av unimplemented typer.
• Fikset en bug i `setup.py` som forårsaket installasjon av PyTables 2.3 mislykkes på vertene med flere python versjoner installert.

Hva er nytt i versjon 2.3.1 RC1:

• Fikset en bug som forhindret til å lese skalare datasett av unimplemented typer.
• Fikset en bug i `setup.py` som forårsaket installasjon av PyTables 2.3 mislykkes på vertene med flere python versjoner installert.

Hva er nytt i versjon 2.3:

• OPSI er en kraftig og nyskapende indeksering motor slik PyTables å utføre raske søk på vilkårlig store bord. Dessuten tilbyr et bredt spekter av optimaliseringsnivåer for sine indekser, slik at brukeren kan velge den beste som passer hennes behov (mer eller mindre størrelse, mer eller mindre ytelse). Indeksregulering koden også tar nytte av de vektorisering evner av NumPy og Numexpr pakker for å sikre virkelig korte indeksering og søketiden.
• En finjustert LRU cache for både metadata (noder) og vanlig data som gjør at du oppnår maksimal hastighet for intensiv objektoversikten surfing under data leser og spørringer. Den utfyller allerede effektiv cache stede i HDF5, selv om dette er mer rettet mot høyt nivå strukturer som er spesifikke for PyTables og som er kritiske for å oppnå svært høy ytelse.