by quantumblacklabs
Kedro是一个Python库，可用于构建强大的生产就绪数据和分析管道
Kedro是什么？
“数据管道的中心。”
Kedro是一个工作流开发工具，可帮助你构建强大，可扩展，可部署，可重现和版本化的数据管道。 我们提供标准的方法，你可以：
- 花更多时间来构建数据管道
- 不用担心如何编写生产就绪代码
- 标准化团队在整个项目中的协作方式
- 工作效率更高
Kedro最初由 Aris Valtazanos 和 Nikolaos Tsaousis 设计，以解决他们在项目工作中遇到的挑战。
如何安装Kedro？
由于Kedro是一个Python包，因此只需运行以下命令即可安装：
代码语言：javascript复制pip install kedro有关更详细的安装说明，包括如何设置Python虚拟环境等，请查看安装指南。
Kedro的主要特点是什么？
1.项目模板和编码标准
- 标准且易于使用的项目模板
- 配置证书，日志记录，数据加载和Jupyter笔记本/实验室的配置
- 使用pytest进行测试驱动的开发
- 集成Sphinx以生成记录良好的代码
2.数据抽象和版本控制
- 将计算层与数据处理层分离，包括支持不同的数据格式和存储选项
- 为你的数据集和机器学习模型进行版本控制
3.模块化和管道抽象
- 支持纯Python函数，节点，将大块代码分成小的独立部分
- 自动解析节点之间的依赖关系
- （即将推出）使用Kedro-Viz可视化数据管道，Kedro-Viz是一个显示Kedro项目管道结构的工具
- 注意：阅读我们的常见问题解答，了解我们与Airflow和Luigi等工作流程管理器的区别。
4.功能可扩展性
- 将命令注入Kedro命令行界面（CLI）的插件系统
- （即将推出）官方支持的插件列表：
- Kedro-Airflow，在部署到工作流调度程序Airflow之前，可以轻松地在Kedro中对数据管道进行原型设计
- Kedro-Docker，用于在容器内包装和运输Kedro项目的工具
- Kedro可以部署在本地，内部部署和云（AWS，Azure和GCP）服务器或集群（EMR，Azure HDinsight，GCP和Databricks）
使用Kedro-Viz进行随机管道可视化（即将推出）
如何使用Kedro？
我们的文档说明提供了以下内容：
- 典型的Kedro工作流程
- 如何设置项目配置
- 构建第一个管道
- 如何使用kedro_cli.py提供的CLI（kedro new，kedro run，...）
注意：CLI是一个方便的工具，可以运行kedro命令，但你也可以使用python -m kedro调用Kedro CLI作为Python模块
如何找到Kedro文档？
以下CLI命令将在浏览器中打开当前版本Kedro的文档：
代码语言：javascript复制kedro docs你可以点击此处查看最新稳定版本的文档。入门教程、常见问题解答等，请查看：
- Getting started
- Tutorial
- FAQ
如何更新Kedro？
我们使用语义版本控制。 安全升级的最佳方法是查看我们的发行说明，了解任何值得注意的重大更新。
安装Kedro后，你可以按如下方式检查你的版本：
代码语言：javascript复制kedro --version如果想将Kedro升级到其他版本，只需运行：
代码语言：javascript复制pip install kedro -ULicense
Kedro根据Apache 2.0许可证获得许可。
Github项目地址：
https://github.com/quantumblacklabs/kedro
