منصوبے کے بارے میں

اورنج ایک اوپن سورس ڈیٹا مائننگ اور ویژولائزیشن ٹول باکس ہے جو نوزائیدہ اور ماہرین دونوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس کا مرکزی خیال یہ ہے کہ ورک فلو پر مبنی ڈیٹا سائنس ٹولز پیچیدہ بنیادی میکانزم کو چھپا کر اور بدیہی تصورات کو سامنے لا کر ڈیٹا سائنس کو عوام کے لیے قابل رسائی بنا سکتے ہیں، لہٰذا صارفین کو ڈیٹا کی کھوج کے لیے پروگرامنگ یا گہری ریاضیاتی معلومات کی ضرورت نہیں ہوتی۔ یہ پروجیکٹ ایک بصری کینوس فراہم کرتا ہے جہاں تجزیہ جڑے ہوئے ویجٹس کے ورک فلو کے طور پر بنایا جاتا ہے۔ ونڈوز اور میک او ایس پر، صارفین ایک اسٹینڈalone انسٹالر ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں؛ ایڈ آنز کو Options -> Add-ons مینو سے منظم کیا جاتا ہے۔ لینکس پر یا ڈیولپمنٹ کے لیے، انسٹالیشن conda، pip، یا uv کے ذریعے معاون ہے، اور ونڈوز پر winget دستیاب ہے۔ README میں conda ماحول کی تخلیق، PyQt6 اور PyQt6-WebEngine کے ساتھ pip انسٹالیشن، uv ٹول انسٹالیشن، اور `python -m Orange.canvas` یا `orange-canvas` کے ساتھ ایپلیکیشن چلانے کی دستاویزات شامل ہیں۔ ڈیولپمنٹ تین بنیادی ریپوزٹریز میں تقسیم ہے: orange-canvas-core کینوس کو نافذ کرتا ہے، orange-widget-base ویجٹ GUI لائبریری فراہم کرتا ہے، اور orange3 انہیں بنیادی ڈیٹا مائننگ ٹول باکس کے ساتھ یکجا کرتا ہے۔ ایڈ آنز مخصوص استعمال کے کیسز کے لیے فعالیت کو بڑھاتے ہیں، اور کوئی بھی مثال ایڈ آن ٹیمپلیٹ استعمال کر کے ایک لکھ سکتا ہے۔ فہرست شدہ فرسٹ پارٹی ایڈ آنز میں text، bioinformatics، timeseries، single-cell، image analytics، educational، geo، associate، network، اور explain شامل ہیں۔ README میں کنٹریبیوٹر سیٹ اپ بھی شامل ہے: ریپوزٹریز کو فورک کرنا، conda ماحول بنانا، فورکس کو کلون کرنا، PyQt تقاضے انسٹال کرنا، اور پیکجز کو ایڈیٹیبل موڈ میں انسٹال کرنا۔ یہ نوٹ کرتا ہے کہ تمام اجزاء کی ڈیولپمنٹ کے دوران orange-widget-base اور orange-canvas-core کو orange3 سے پہلے انسٹال کرنا چاہیے۔ چلانے کے اختیارات میں اسپلاش اسکرین اور ویلکم ونڈو کو چھوڑنا، ڈیبگ آؤٹ پٹ بڑھانا، ویجٹ سیٹنگز صاف کرنا، اور ڈارک اسٹائل منتخب کرنا شامل ہیں۔ ٹیسٹ unittest کے ساتھ چلائے جا سکتے ہیں۔ کمیونٹی سپورٹ Discord کے ذریعے دستیاب ہے، اور دستاویزات Read the Docs پر میزبانی کی جاتی ہیں۔