Kedro：数据科学项目的可靠伙伴

Kedro：简化数据工程，提升科学产出- 精选真开源，释放新价值。

概览

Kedro是一个开源的Python框架，专为生产级数据科学而设计。它采用软件工程的最佳实践，帮助用户创建可复现、可维护且模块化的数据工程和数据科学流程。Kedro由LF AI & Data Foundation托管，提供了一套标准化的项目模板，以及轻量级的数据连接器，支持多种文件格式和文件系统。此外，Kedro还提供了数据和模型的版本控制，以及自动化的依赖解析和数据管道可视化工具。它还支持测试驱动开发、代码文档生成、代码检查和日志记录等编码标准，以及灵活的部署策略，包括单机和分布式机器部署，以及对Argo、Prefect、Kubeflow、AWS Batch和Databricks的支持。

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主要功能

你可以进入官网阅览更多：https://kedro.org

• 项目模板

Kedro的项目模板是基于业界广泛认可的Cookiecutter Data Science模板构建的。它提供了一个结构清晰、组织有序的起点，使得数据科学项目能够快速启动。模板中包含了项目所需的所有基本组件，如数据输入输出、模型训练、测试和文档生成等。用户可以根据自己的项目需求，对模板进行定制和扩展，以适应不同的工作流程和数据结构。此外，模板还遵循了最佳实践，如使用虚拟环境管理和依赖声明，确保项目的可移植性和可维护性。

• 数据目录

Kedro的数据目录是其核心特性之一，它允许用户定义数据输入和输出的明确路径。数据目录支持多种数据格式，如CSV、Excel、Parquet、JSON、SQL数据库、Pandas DataFrame等，以及多种存储系统，包括本地磁盘、网络存储、云存储服务如Amazon S3和HDFS。通过数据目录，用户可以轻松地将数据加载到内存中进行处理，并在处理完成后将其保存回指定的存储位置。此外，数据目录还支持数据版本控制，使得用户能够跟踪数据的变更历史，确保数据分析的可追溯性和可复现性。

• 管道抽象

Kedro的管道抽象功能提供了一种将数据科学工作流程分解为一系列可重用组件的方法。这些组件通常是纯Python函数，它们定义了数据转换或模型训练的步骤。Kedro能够自动识别这些函数之间的依赖关系，并构建一个有向无环图（DAG），清晰地展示数据流和处理步骤。通过Kedro-Viz工具，用户可以生成数据管道的可视化表示，这不仅有助于理解项目的内部结构，还可以在团队协作中提高沟通效率。

• 编码标准

Kedro鼓励使用编码标准来提高代码质量。它支持使用pytest进行测试驱动开发，确保代码的功能符合预期，并且能够适应未来的变化。Sphinx用于生成项目文档，提供了一种标准化的方式来记录代码的功能和使用方法。ruff是一个代码检查工具，它可以帮助开发者遵循PEP 8等编码规范，提高代码的可读性和一致性。此外，Kedro还推荐使用Python标准日志库来记录项目运行时的日志信息，这有助于问题的调试和追踪。

• 灵活部署

Kedro支持灵活的部署策略，以适应不同的运行环境和规模需求。无论是在单机上运行小型项目，还是在分布式集群上执行大规模数据处理任务，Kedro都能够提供相应的支持。它与流行的工作流管理系统如Argo、Prefect、Kubeflow等集成，使得用户可以在这些平台上部署和管理Kedro项目。此外，Kedro还支持在AWS Batch和Databricks等云服务上部署，利用这些服务的弹性计算能力来处理大规模数据科学任务。这种灵活性使得Kedro能够适应不同的业务场景和团队需求。

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信息

截至发稿概况如下：

• 软件地址：https://github.com/kedro-org/kedro
• 软件协议：Apache-2.0 license
• 编程语言：

语言	占比
Python	98.3%
Other	1.7%

• 收藏数量：9.5K

Kedro作为数据科学项目开发的强大工具，尽管提供了一套全面的解决方案，但在实际应用中，用户可能会遇到一些挑战。例如，某些特定数据格式或计算环境可能需要额外的适配工作，以确保Kedro能够无缝地与现有的系统或数据集集成。此外，随着数据科学技术的不断演进，Kedro也需要不断地更新和改进，以保持其技术的前沿性和适应性。

各位在使用 Kedro 的过程中是否发现了什么问题？或者对 Kedro 的功能有什么提议？热烈欢迎各位在评论区分享交流心得与见解！！！

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