عن المشروع

أورنج هو صندوق أدوات مفتوح المصدر لاستخراج البيانات وتصويرها، مصمم للمبتدئين والخبراء على حد سواء. فكرته المركزية هي أن أدوات علم البيانات القائمة على سير العمل يمكن أن تجعل علم البيانات متاحًا للجميع من خلال إخفاء الآليات المعقدة الكامنة وإظهار مفاهيم بديهية، بحيث لا يحتاج المستخدمون إلى برمجة أو معرفة رياضية متعمقة لاستكشاف البيانات. يوفر المشروع لوحة مرئية تُبنى فيها التحليلات كسير عمل من الودجات المتصلة. على Windows وmacOS، يمكن للمستخدمين تنزيل مثبّت مستقل؛ وتُدار الإضافات من قائمة Options -> Add-ons. على Linux أو لأغراض التطوير، يُدعم التثبيت عبر conda أو pip أو uv، كما يتوفر winget على Windows. يوثّق README إنشاء بيئة conda، والتثبيت عبر pip مع PyQt6 وPyQt6-WebEngine، وتثبيت أداة uv، وتشغيل التطبيق باستخدام `python -m Orange.canvas` أو `orange-canvas`. ينقسم التطوير عبر ثلاثة مستودعات أساسية: orange-canvas-core ينفّذ اللوحة، وorange-widget-base يوفر مكتبة واجهة الودجات، وorange3 يجمعهما مع صندوق أدوات استخراج البيانات الأساسي. توسّع الإضافات الوظائف لحالات استخدام محددة، ويمكن لأي شخص كتابة إضافة باستخدام قالب الإضافة النموذجي. تشمل الإضافات التابعة للجهة الأولى المذكورة: text وbioinformatics وtimeseries وsingle-cell وimage analytics وeducational وgeo وassociate وnetwork وexplain. يغطي README أيضًا إعداد المساهمين: تفريع المستودعات، وإنشاء بيئة conda، واستنساخ التفريعات، وتثبيت متطلبات PyQt، وتثبيت الحزم في الوضع القابل للتحرير. ويشير إلى أنه عند تطوير جميع المكونات ينبغي تثبيت orange-widget-base وorange-canvas-core قبل orange3. تشمل خيارات التشغيل تخطي شاشة البداية ونافذة الترحيب، وزيادة مخرجات التنقيح، ومسح إعدادات الودجات، واختيار نمط داكن. يمكن تشغيل الاختبارات باستخدام unittest. يتوفر دعم المجتمع عبر Discord، وتُستضاف الوثائق على Read the Docs.