pulp

这篇文章介绍 Pulp，一个开源仓库管理解决方案，它的使用范围和功能在不断增长。 来源： https:// linux.cn/article-12617- 1.html 作者：Melanie Corr 译者：geekpi （本文字数：2407，阅读时长大约：4 分钟） Foreman 是一个强大的管理和自动化产品，它为 Linux 环境的管理员提供了企业级的解决方案，它适用于四个关键场景：供应管理、配置管理、补丁管理和内容管理。Foreman 中内容管理功能的一个主要组成部分是由 Pulp 项目提供的。虽然 Pulp 是这个产品的一个组成部分，但它也是一个独立的、自由开源的项目，自身也在取得巨大的进步。 让我们来看看 Pulp 项目，特别是最新版本 Pulp 3 的功能。 什么是 Pulp？ Pulp 是一个管理软件包仓库，并将其提供给大量的消费者的平台。你可以使用 Pulp 在不同环境中镜像、同步、上传和推广各种内容，如 RPM、Python 包、Ansible 集合、容器镜像等。如果你有几十个、几百个甚至上千个软件包，并需要更好的方式来管理它们，Pulp 可以帮助你。 最新的主要版本是 Pulp 3 ，它于 2019 年 12 月发布。Pulp 3 是多年来收集用户需求的结晶，并对现有的 Pulp 架构进行了全面的技术改造，以提高可靠性和灵活性。另外，它还包含了大量的新功能。

　　在我们的生活中，Python语言可谓是无处不在，能够应用在各大领域之中，比如说数据分析师，Python在数据分析领域有着非常不错的表现，想要从事数据分析师，掌握Python是非常有必要的。接下来为大家介绍几个数据分析师必须具备的Python工具! 　　1、Pandas：是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具，Python长期以来非常适合数据整理和准备，但是对于数据分析和建模不那么重要，Pandas可以弥补这个空白，可以让你在Python执行整个数据分析的工作流程。 　　2、PuLP：线性规划的一种优化，PuLP是一个用python编写的线性编程建模器，可以生成LP文件并使用高度优化的解算器。 　　3、cikit-Learn：一种简单有效的数据挖掘和数据分析工具，优点在于它可供所有人使用，并在各种环境下重复使用，建立在NumPy，SciPy和mathplotlib之上。 　　4、Spark：由一个驱动程序组成，该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种操作。park提供的主要抽象是弹性分布式数据集，跨群集节点分区的元素集合，能够执行并行操作。 　　5、GraphLab Create：是一个由C ++引擎支持的Python库，用于快速构建大规模，高性能的数据产品。 来源： oschina 链接： https://my