bedrockx 0.2.0

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bedrockx

一个强大的 Python 工具库，让数据处理变得简单高效

快速开始 • 功能特性 • 文档 • 示例 • 贡献

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📖 简介

bedrockx 是一个专为数据处理工作流设计的 Python 工具库，提供了文件操作、数据处理、多线程加速等常用功能。无论您是在处理大规模数据集，还是需要快速实现数据 ETL，bedrockx 都能显著提升您的工作效率。

✨ 为什么选择 bedrockx？

• 🚀 简单易用：统一的 API 设计，一行代码完成复杂操作
• 📁 多格式支持：支持 JSON、JSONL、CSV、Excel 等多种数据格式
• ⚡ 高性能：内置多线程处理，轻松应对大规模数据
• 🔧 灵活可扩展：提供基类和装饰器，方便自定义扩展
• 📝 完善的日志：集成日志管理，方便调试和监控
• 🧪 测试覆盖：完整的单元测试，保证代码质量

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🚀 快速开始

安装

pip install bedrockx

5 分钟上手

from bedrockx import read_file, save_file, filter_data

# 1. 读取数据（自动识别格式）
data = read_file("data.jsonl")

# 2. 处理数据
filtered = filter_data(data, filter_set={1, 2}, main_key_column="id")

# 3. 保存结果
save_file("output.json", filtered)

就是这么简单！🎉

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🎯 功能特性

📂 文件操作

统一的文件读取接口

支持多种格式（JSON、JSONL、CSV、Excel）和多种输出类型（list、dict、set）：

from bedrockx import read_file

# 读取为 list
data = read_file("data.jsonl")

# 读取为 dict（以 id 为键）
data_dict = read_file("data.json", output_type="dict", main_key_column="id")

# 读取为 set（只保留指定列的值）
id_set = read_file("data.csv", output_type="set", main_key_column="id")

智能文件保存

自动创建目录，支持多种格式：

from bedrockx import save_file

# 自动根据后缀名保存
save_file("output/result.jsonl", data)
save_file("output/result.xlsx", data)
save_file("output/result.csv", data)

装饰器式文件追加

边处理边保存，无需缓存大量数据：

from bedrockx import return_to_jsonl

@return_to_jsonl("results.jsonl")
def process_item(item):
    # 处理逻辑
    return {"id": item["id"], "result": item["value"] * 2}

for item in data:
    process_item(item)  # 自动追加到文件

🔄 数据处理

数据过滤

from bedrockx import filter_data

# 过滤掉已处理的数据
processed_ids = {1, 2, 3}
new_data = filter_data(data, processed_ids, main_key_column="id")

数据去重

from bedrockx import drop_duplicates

# 基于 id 字段去重
unique_data = drop_duplicates(data, main_key_column="id")

列删除

from bedrockx import remove_columns

# 删除敏感字段
clean_data = remove_columns(data, ["password", "token"])

⚡ 多线程处理

使用多线程加速数据处理，支持边处理边保存：

from bedrockx import BaseMultiThreading

class MyProcessor(BaseMultiThreading):
    def single_data_process(self, item):
        # 定义单个数据的处理逻辑
        result = expensive_operation(item)
        return result

# 使用 4 个线程并发处理
processor = MyProcessor(max_workers=4, save_path="output.jsonl")
processor(data)  # 自动并发处理并时时保存

🛠️ 工具函数

单例模式

from bedrockx import singleton

@singleton
class Config:
    def __init__(self):
        self.settings = {}

# 全局唯一实例
config1 = Config()
config2 = Config()
assert config1 is config2  # True

日志管理

from bedrockx import LoggerManager

# 创建日志管理器
logger = LoggerManager("logs/app.log", level="INFO")

logger.info("程序启动")
logger.warning("警告信息")
logger.error("错误信息")

文件名后缀

pythonfrom bedrockx import add_suffix_file

# 生成带后缀的文件名
output_path = add_suffix_file("data.jsonl", "processed")
# 结果: Path("data_processed.jsonl")

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🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出新功能建议！

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ciaoyizhen/bedrockx.git
cd bedrockx

# 安装开发依赖
uv sync

# 运行测试
pytest src/tests/

提交 PR 的步骤

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

代码规范

• 遵循 PEP 8 代码风格
• 添加类型注解
• 编写完整的文档字符串
• 为新功能添加测试

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

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🙏 致谢

感谢所有贡献者和使用 bedrockx 的开发者！

特别感谢以下开源项目：

• pandas - 数据处理
• loguru - 日志管理
• tqdm - 进度条

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📞 联系方式

• 作者: ciaoyizhen
• 邮箱: [e-mail]
• GitHub: @ciaoyizhen
• Issue Tracker: GitHub Issues

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