منصوبے کے بارے میں

Kedro ایک اوپن سورس Python فریم ورک ہے جو پروڈکشن کے لیے تیار ڈیٹا انجینئرنگ اور ڈیٹا سائنس پائپ لائنز بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے طریقوں کو اپناتا ہے تاکہ ٹیموں کو ایسی پائپ لائنز بنانے میں مدد ملے جو دوبارہ قابلِ پیداوار، قابلِ دیکھ بھال اور ماڈیولر ہوں۔ یہ پروجیکٹ LF AI & Data Foundation کے زیرِ اہتمام ہے اور Apache 2.0 لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے۔ README میں بیان کردہ اہم خصوصیات: - پروجیکٹ ٹیمپلیٹ: Cookiecutter Data Science پر مبنی ایک معیاری، قابلِ ترمیم پروجیکٹ ٹیمپلیٹ۔ - ڈیٹا کیٹلاگ: بہت سی فائل فارمیٹس اور فائل سسٹمز، بشمول مقامی اور نیٹ ورک فائل سسٹمز، کلاؤڈ آبجیکٹ اسٹورز اور HDFS، میں ڈیٹا محفوظ کرنے اور لوڈ کرنے کے لیے ہلکے پھلکے ڈیٹا کنیکٹرز۔ اس میں فائل پر مبنی سسٹمز کے لیے ڈیٹا اور ماڈل ورژننگ بھی شامل ہے۔ - پائپ لائن ایبسٹریکشن: خالص Python فنکشنز کے درمیان انحصار کا خودکار حل، Kedro-Viz کے ذریعے پائپ لائن کی بصری نمائش کے ساتھ۔ - کوڈنگ اسٹینڈرڈز: pytest کے ساتھ ٹیسٹ ڈرائیون ڈیولپمنٹ، Sphinx کے ساتھ دستاویزات، ruff کے لیے لنٹنگ سپورٹ، اور معیاری Python لاگنگ لائبریری کا استعمال۔ - لچکدار ڈیپلائمنٹ: سنگل مشین یا تقسیم شدہ ڈیپلائمنٹ، Argo، Prefect، Kubeflow، AWS Batch اور Databricks کے لیے اضافی سپورٹ کے ساتھ۔ انسٹالیشن PyPI (uv pip install kedro) یا conda-forge سے دستیاب ہے، اور تازہ ترین غیر جاری شدہ ورژن main برانچ سے انسٹال کیا جا سکتا ہے۔ README میں Get Started گائیڈ، spaceflights ٹیوٹوریل، Jupyter notebooks کے ساتھ کام کرنے کی دستاویزات، اور API حوالہ کے لنکس شامل ہیں۔ پروجیکٹ کے مطابق یہ Jupyter notebooks، ایک بار استعمال ہونے والی اسکرپٹس اور glue code کی کمزوریوں کو دور کرنے، ٹیم کے تعاون کو بہتر بنانے جہاں اراکین کی سافٹ ویئر انجینئرنگ کی مہارت مختلف ہوتی ہے، اور ماڈیولرٹی اور separation of concerns کے ذریعے دوبارہ قابلِ استعمال تجزیاتی کوڈ کی حوصلہ افزائی کے لیے بنایا گیا تھا۔ Kedro فعال طور پر برقرار رکھے جانے والے Python ورژنز کی حمایت کرتا ہے؛ جب کوئی Python ورژن end of life تک پہنچ جاتا ہے تو سپورٹ ختم کر دی جاتی ہے۔ الگ kedro-datasets پیکیج NEP 29 پالیسی کی پیروی کرتا ہے اور عام طور پر Python ورژنز کو پہلے ختم کر دیتا ہے۔ کمیونٹی وسائل میں Slack، Linen آرکائیو، تکنیکی FAQs، awesome-kedro ریپوزٹری، اور ایک بار بار ہونے والی عوامی Kedro Coffee Chat شامل ہیں۔