2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesStream Generators
Utilities for creating observable streams from various data sources like static lists or time intervals.
Distinct from Observable Streams: Focuses on the creation of streams (generation) rather than the general architectural pattern of observable streams.
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Awesome Stream Generators GitHub Repositories
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- reactivex/rxgo
ReactiveX/RxGo
5,091GitHub पर देखेंRxGo एक फ़ंक्शनल रिएक्टिव प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी और Go भाषा के लिए ReactiveX का कार्यान्वयन है। यह ऑब्जर्वेबल पैटर्न का उपयोग करके इवेंट-आधारित प्रोग्राम्स और डेटा फ़्लो को कोऑर्डिनेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक एसिंक्रोनस स्ट्रीम प्रोसेसिंग टूलकिट है। यह लाइब्रेरी एसिंक्रोनस प्रोसेसिंग पाइपलाइन्स के निर्माण को सक्षम बनाती है जो इवेंट सीक्वेंस को ट्रांसफ़ॉर्म, फ़िल्टर और संयोजित करती हैं। यह इन पाइपलाइन्स को कंपोज़ करने के लिए फ़ंक्शनल ऑपरेटर्स के उपयोग के माध्यम से खुद को अलग बनाती है और कॉन्करेंट निष्पादन को मैनेज करने के लिए तंत्र प्रदान करती है। यह टूलकिट डेटा एग्रीगेशन, मल्टी-स्ट्रीम कॉम्बिनेशन और स्ट्रीम्स को स्टैटिक डेटा स्ट्रक्चर्स में बदलने सहित स्ट्रीम ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। इसमें एरर रिकवरी, डेटा उत्पादन गति को विनियमित करने के लिए बैकप्रेशर कंट्रोल, और CPU कोर पर प्रोसेसिंग को समानांतर करने के लिए वर्कर पूलिंग के लिए इन-बिल्ट सपोर्ट शामिल है।
Provides diverse methods to generate event streams from static data, channels, and time-based intervals.
Goasyncasynchronousconcurrency - reactivex/rxpy
ReactiveX/RxPY
5,014GitHub पर देखेंRxPY is a functional reactive programming library and a ReactiveX observable library for Python. It serves as an asynchronous stream processor and event-driven coordination framework used to build data pipelines that react to changes in state or streams of events over time. The library provides a toolkit for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences and operators. It distinguishes itself through the use of configurable schedulers to manage concurrency, timing, and subscription lifecycles. The project covers a wide range of stream processing capabilities, incl
Generates observable streams from various sources including manual triggers, time intervals, and existing data structures.
Python
