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Awesome GitHub RepositoriesFunction Result Caching
Disk-based caching systems that specifically store return values of functions based on input arguments.
Distinct from Disk Caching Systems: Focuses on memoizing function results based on input hashes, not just offloading large data for memory management.
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- joblib/joblib
joblib/joblib
4,366Auf GitHub ansehenJoblib ist eine Suite von Dienstprogrammen zur Parallelisierung von Rechenlasten und zur Optimierung der Speicherung großer numerischer Datensätze und Funktionsergebnisse. Es fungiert als Bibliothek für paralleles Rechnen und Multiprocessing-Wrapper, der die Funktionsausführung auf mehrere CPU-Kerne verteilt, um unabhängige Aufgaben und Rechenschleifen zu beschleunigen. Das Projekt bietet ein Disk-Caching-Framework, das die Ergebnisse teurer Funktionen auf dem Dateisystem persistiert und sie nur dann neu bewertet, wenn sich die Eingabeargumente ändern. Es ist zudem auf die Serialisierung großer numerischer Arrays spezialisiert und nutzt effiziente Komprimierung und Memory-Mapping, um die Speicherung und den Abruf massiver Datensätze zu optimieren. Das Toolkit enthält Funktionen für paralleles Funktions-Mapping und die Verwendung von steckbaren Ausführungs-Backends, um zu steuern, wie Aufgaben auf die verfügbare Hardware verteilt werden. Seine Speicherschicht deckt die Persistenz komplexer Objekte und transparente Komprimierung für serialisierte Daten ab.
Provides a framework for persisting expensive function outputs to the filesystem to avoid redundant computations.
Python
