Те кто работал когда-либо с многочисленными библиотеками в языке Python знают про то как часто там одними и теми же словами называется разное или разными словами одинаковое и как оно часто несовместимо между собой.
Команда из Quansight Labs [1] сформировала консорциум по унификации API по работе с данными в языке Python [2], при поддержке таких компаний как Intel, Microsoft, Tensorflow, Google Research и других. О том почему это так важно и сколько накопилось отличий между библиотеками numpy, cupy, dask.array, jax, mxnet, pytorch и tensorflow они пишут в блоге этого консорциума [3]
Это хорошая инициатива, с открытым кодом [4] и полезными результатами для сообщества.
Ссылки:
[1] https://labs.quansight.org/
[2] https://data-apis.org
[3] https://data-apis.org/blog/announcing_the_consortium/
[4] https://github.com/data-apis
#python #data
Команда из Quansight Labs [1] сформировала консорциум по унификации API по работе с данными в языке Python [2], при поддержке таких компаний как Intel, Microsoft, Tensorflow, Google Research и других. О том почему это так важно и сколько накопилось отличий между библиотеками numpy, cupy, dask.array, jax, mxnet, pytorch и tensorflow они пишут в блоге этого консорциума [3]
Это хорошая инициатива, с открытым кодом [4] и полезными результатами для сообщества.
Ссылки:
[1] https://labs.quansight.org/
[2] https://data-apis.org
[3] https://data-apis.org/blog/announcing_the_consortium/
[4] https://github.com/data-apis
#python #data
Comments
Be the first to add a comment
Log in to comment