PyTables

PyTables是建立在HDF5庫的頂部和numarray Python包。
它擁有一個面向對象的接口，再加上從用Cython C-生成的代碼提高了整體速度

功能：

• 易於使用
• 支持的NaturalNaming方案
• 輕鬆訪問數據
• 節省內存
• 在一種自然的方式結構數據
• 在快速I / O操作

什麼在此版本中是新的：

• 修正了一個虛假的Unicode比較警告

空字符串屬性
• 改進處理。在PyTables以前版本的空字符串存儲為標HDF5屬性具有尺寸1和值'＆＃x5c; 0'（空空終止字符串）。現在空字符串存儲為HDF5屬性有大小為零。
• 添加了新的菜譜配方和PyTables幾個例子簡單的線程。
• 冗餘：FUNC：`utilsextension.get_indices`功能已被淘汰（替換為：甲基：`slice.indices`）。
• 允許在點選擇負指數。
• 在指數沒有被使用，如果它聲稱沒有結果。
• 原子和Col類型不再動態生成的所以現在更容易對IDE和靜態分析工具來處理它們。
• 在IDX-opt.c的keysort功能已被使用融合類型cythonised。該性能比較大多是不變的，但代碼更簡單了。
• 小單元測試的重構。

什麼3.1.1版本新：

• 改進：
• 請不要創建一個臨時數組時，* OBJ *參數不在指定為：甲基：`File.create_array`
• 在增加了兩個新的效用函數（：FUNC：`tables.nodes.filenode.read_from_filenode`和：FUNC：`tables.nodes.filenode.save_to_filenode`）從文件系統直接拷貝到filenode的，反之亦然
• 刪除了：文件：`例子/嵌套iter.py`認為不再有用
• 更好的檢測`-msse2`編譯器標誌。
• 錯誤修正：
• 修正了在導入時導致了異常嚴重的bug。
• 在內部Blosc_庫已更新到1.3.5版本。

什麼版本2.4.0是新的：

• 添加了對float16數據類型的支持。它是唯一可用的，如果numpy的規定一樣好（即numpy的＆＃x3e = 1.6）。
• 葉節點現在有用於檢索在存儲器中並在磁盤上的數據的大小的屬性。在磁盤上的數據可以被壓縮，因此，新的屬性可以很容易地計算數據壓縮比。

什麼是2.3.1版本，新的：

• 在修復了讀取的數據集標錯誤未實現的類型。
• 修正了`導致安裝PyTables 2.3上安裝了多個版本的Python主機發生故障setup.py`的錯誤。

什麼版本2.3.1 RC1是新的：

• 在修復了讀取數據集標錯誤未實現的類型。
• 修正了`導致安裝PyTables 2.3上安裝了多個版本的Python主機發生故障setup.py`的錯誤。

什麼是2.3版本新：

• 在OPSI是一個強大的和創新的索引引擎允許PyTables執行快速查詢任意上大表。此外，它提供了一個寬範圍的優化級別為它的索引，以使用戶可以選擇最適合她的需要（或多或少尺寸，更多或性能更少）最好的一個。指數代碼也利用了與NumPy和Numexpr包的矢量化功能來保證非常短的索引和搜索時間。
• 系統微調LRU緩存為元數據（節點）和常規數據，可以讓你達到最高速度密集型對象樹瀏覽過程中的數據讀取和查詢。它補充了已經有效存在於HDF5緩存，雖然這是向高一級的結構所特有的PyTables並且對於實現非常高的性能的關鍵更多齒輪。