PyTables

PyTables е построен на върха на библиотеката HDF5 и пакет numarray Python.
Тя притежава OO интерфейс, който, съчетан с C-генериран код от Cython увеличава общата скорост

<силни> Характеристики :.

• Лесна използвате
• Подкрепа за схемата NaturalNaming
• Лесен достъп до данните
• Спестява памет
• структура на данните по естествен начин
• Speedy I / O операции

Какво ново в тази версия:.

• Фиксирана фалшив сравнение Unicode предупреждение
• Подобрено обработване на празен низ атрибути. В предишните версии на PyTables празен низ се съхранява като скаларна HDF5 атрибути с размер 1 и стойност "& # x5c; 0" (празен нулев прекратена низ). Сега празен низ се съхраняват като HDF5 атрибути като нулев размер.
• добави нова готварска книга рецепта и няколко примера за прости резби с PyTables.
• съкратените: функции: `utilsextension.get_indices` функция е била елиминирана (заменя със следното: мет:` slice.indices`).
• Разрешаване на негативните индекси в селекцията точка.
• Index се не се използва, ако той заяви, че няма резултати.
• атоми и Col видове вече не се генерират динамично, така че сега е по-лесно за ИДЕС и статичен инструмент за анализ, за ​​да се справиш с тях.
• функционира keysort в IDX-opt.c са cythonised използвайки кондензирани видове. В изпълнение, сключен е до голяма степен непроменен, но кодът е много по-просто сега.
• Small единица тестове отново факторинг.

Какво ново във версия 3.1.1:

• Подобрения:
• Не създаде временна масив когато * OBJ * параметър се не са описани в: мет:. `File.create_array`
• добави две нови функции за комунални услуги (: ц: `tables.nodes.filenode.read_from_filenode` и: функции:` tables.nodes.filenode.save_to_filenode`) за пряка копие от файлова система да filenode и обратно
• Премахнато: файл:. `Примери / вложените-iter.py` счита вече не полезна
• По-добро откриване на `-msse2` компилатор знаме.
• Bugs фиксиран:
• Фиксирана критичен бъг, които предизвикват изключение по време на вноса.
• Вътрешният Blosc_ библиотека беше обновен до версия 1.3.5.

Какво ново във версия 2.4.0:

• Добавена е поддръжка за типа float16 данни. Тя е достъпна само ако numpy тя предоставя, както и (т.е. numpy & # x3e = 1.6).
• Листни възли вече имат атрибути за извличане на размера на данните в паметта и на диск. Данните за диск могат да бъдат компресирани, така че новите атрибути позволяват лесно да се изчисли съотношението на компресия на данни.

Какво ново във версия 2.3.1:

• Фиксирана бъг, който не позволяваше да се чете скаларни масивите данни от неизпълнени видове.
• Фиксирана бъг в `setup.py`, която е предизвикала монтаж на PyTables 2.3 да се провали на хостове с множество версии питон инсталирани.

Какво ново във версия 2.3.1 RC1:

• Фиксирана бъг, който не позволяваше да се чете скаларни масиви от данни на неизпълнени видове.
• Фиксирана бъг в `setup.py`, която е предизвикала монтаж на PyTables 2.3 да се провали на хостове с множество версии питон инсталирани.

Какво ново във версия 2.3:

• OPSI е мощен и новаторски индексиране на двигателя позволява PyTables да изпълняват бързи заявки за произволно големи таблици. Освен това, тя предлага широка гама от нива оптимизация за своите индекси, така че потребителят може да избере най-добрата, която отговаря на нуждите й (повече или по-малко, размер, повече или по-малко успешно). Индексация код също се възползва от възможностите векторизация на пакети NumPy и Numexpr да се гарантира наистина кратки индексиране и търсене пъти.
• фино LRU кеш за двете метаданни (възли) и редовни данни, която ви позволява да се постигне максимална скорост за интензивно браузване обект дърво по време на данни чете и запитвания. Тя допълва вече ефективно кеш, присъстващ в HDF5, въпреки че това е по-насочена към структурите на високо равнище, които са специфични за PyTables и които са от решаващо значение за постигането на много висока производителност.