📱Aiopandas.

aiopandas — это легковесное расширение для Pandas, добавляющее асинхронную поддержку в map, apply, applymap, aggregate и transform.

🔹Ключевые возможности:

🔘Полностью совместим с Pandas — просто замените import pandas as pd на import aiopandas as pd.

🔘Автоматическое асинхронное выполнение с управляемой конкуренцией (max_parallel).

🔘Встроенная обработка ошибок — можно настроить поднятие исключений, игнорирование или логирование.

🔘Поддержка tqdm для отслеживания прогресса в реальном времени.

🔻Пример:

import aiopandas as pd
import asyncio

df = pd.DataFrame({'x': range(10)})  # Пример DataFrame

async def f(x):
    await asyncio.sleep(0.1 * x)  # Симуляция асинхронных операций
    return x * 2  

df['y'] = await df.x.amap(f, max_parallel=5)  # Асинхронное преобразование
print(df)

✅Теперь обработка данных выполняется асинхронно с контролируемым параллелизмом!

#Python #Pandas #aiopandas #AsyncIO #BigData #DataScience #ParallelProcessing #AsyncProgramming

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/telekinesis-inc/aiopandas

📱Wove.

Wove — это новая библиотека, делающая асинхронный Python красивым и понятным.
Она позволяет писать асинхронный код линейно, без множества вложенных async/await и колбэков.

🔹Особенности:

🔘Читаемость: код в with weave() блоке выполняется сверху вниз, как обычный Python.

🔘Автоматическая параллельность: Wove сама строит граф зависимостей и запускает независимые задачи параллельно.

🔘Поддержка sync и async: можно смешивать def и async def без боли.

🔘Фоновая обработка: выполнение в потоке или даже отдельном процессе.

🔘Отладка и мониторинг: встроенные инструменты для визуализации зависимостей, времени и ошибок.

🔘Никаких зависимостей — чистый Python, совместим с asyncio.

🔘Совместима с Python 3.8–3.14 (включая free-threaded).

✅Wove — это asyncio без боли.
Пиши красиво, выполняй параллельно.

#Python #AsyncIO #Concurrency #DevTools #OpenSource #Wove #Multithreading #AsyncProgramming

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/curvedinf/wove