Python库 python-pyper 的详细使用（优秀的并发数据处理框架）
更多内容请见： python3案例和总结-专栏介绍和目录
文章目录
- 一、Python-pyper 概述
- 1.1 Python-pyper介绍
- 1.2 安装
- 1.3 核心概念
- 1.4 的核心优势：
- 1.5 典型应用场景
- 二、基础使用
- 2.1 创建简单流水线
- 2.2 并发执行
- 三、高级使用
- 3.1 多阶段流水线
- 3.2 批处理模式
- 3.3 错误处理
- 3.4 执行器配置-使用不同后端
- 3.5 自定义执行器
- 3.6 数据ETL流程
- 3.7 日志处理系统
- 3.8 动态批处理
- 3.9 资源限制
- 3.10 进度跟踪
- 3.11 性能分析
一、Python-pyper 概述
1.1 Python-pyper介绍
这是一个致力于让 Python 并发处理数据变得简单的框架。它基于函数式编程模式，提供了统一且简洁的 API，支持多种并发任务类型，适用于 ETL 系统、数据微服务、数据采集等场景。
python-pyper 是一个基于函数式编程模式的 Python 并发数据处理框架，它通过简洁统一的 API 简化了并发编程的复杂性。下面我将详细介绍 python-pyper 的核心功能和使用方法。
文档地址：https://pyper-dev.github.io/pyper/
1.2 安装
pip