DataTrove 开源项目教程

最新推荐文章于 2024-12-20 17:49:09 发布

孔旭澜Renata

最新推荐文章于 2024-12-20 17:49:09 发布

阅读量958

点赞数 11

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00073/article/details/141513275

DataTrove 开源项目教程

datatroveFreeing data processing from scripting madness by providing a set of platform-agnostic customizable pipeline processing blocks.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datatrove

1. 项目的目录结构及介绍

DataTrove 项目的目录结构如下：

datatrove/
├── examples/
├── src/
│   └── datatrove/
├── tests/
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── CITATION.cff
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── pyproject.toml

目录结构介绍

examples/: 包含一些示例代码，展示如何使用 DataTrove 进行数据处理。
src/datatrove/: 项目的核心代码，包含数据处理、过滤和去重的实现。
tests/: 包含项目的测试代码，确保功能的正确性。
.gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
.pre-commit-config.yaml: 配置预提交钩子，用于代码格式化和检查。
CITATION.cff: 项目的引用信息，方便他人引用该项目。
LICENSE: 项目的许可证，采用 Apache-2.0 许可证。
Makefile: 包含一些常用的命令，方便项目的构建和管理。
README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用指南。
pyproject.toml: 项目的配置文件，包含项目的依赖和构建信息。

2. 项目的启动文件介绍

DataTrove 项目的启动文件位于 src/datatrove/ 目录下，主要包含以下文件：

init.py: 包的初始化文件，定义了包的名称空间。
main.py: 项目的入口文件，包含主要的启动逻辑。
pipeline.py: 定义数据处理管道的逻辑。
filters.py: 包含数据过滤的实现。
writers.py: 包含数据写入的实现。

启动文件介绍

main.py: 该文件是项目的入口点，负责初始化配置和启动数据处理管道。
pipeline.py: 定义了数据处理管道的各个阶段，包括数据读取、处理、过滤和写入。
filters.py: 包含各种数据过滤器的实现，用于筛选和处理数据。
writers.py: 包含数据写入器的实现，用于将处理后的数据保存到指定位置。

3. 项目的配置文件介绍

DataTrove 项目的配置文件主要是 pyproject.toml，该文件包含了项目的依赖、构建和配置信息。

pyproject.toml 配置文件介绍

[tool.poetry]
name = "datatrove"
version = "0.1.0"
description = "A library to process, filter, and deduplicate text data at a very large scale."
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
license = "Apache-2.0"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
trafilatura = "^1.0.0"
fsspec = "^2021.7.0"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.4"

[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"