kedro

数据管道按工程规范搭,实验转生产不返工

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 1096 🐛 待处理 126 👀 关注 101
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 11048
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

kedro 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队kedro-org
官网地址https://kedro.org
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,agentic-workflow,data-pipelines,hacktoberfest,kedro,machine-learning,machine-learning-engineering,mlops,python
GitHub 星标★ 11048
上线时间2019-04-18 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积245.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

面向生产级数据科学项目的工具箱,将软件工程最佳实践引入数据流水线开发,让管道具备可复现、可维护、模块化的特性。它提供了统一的项目结构、数据目录管理与管道抽象,帮助团队规范数据工程与数据科学协作流程,降低交付风险。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 11048

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 4 步

环境要求

  • Python 环境(Kedro 是 Python 框架)
  • uv 或 pip 包管理工具
  • 可选:conda 环境(用于 conda 安装方式)
  • 能访问 PyPI 或 GitHub 的网络

安装与启动步骤

  1. 1用 uv 安装 Kedro

    在已激活的 Python 虚拟环境中,从 PyPI 安装 Kedro 稳定版,这是 README 推荐的首选方式。

    uv pip install kedro
  2. 2conda 方式安装

    如果使用 conda 管理环境,可从 conda-forge 频道安装 Kedro,二选一即可。

    conda install -c conda-forge kedro
  3. 3源码安装最新版

    想体验 main 分支尚未正式发布的功能时,直接从 GitHub 源码安装,适合尝鲜。

    uv pip install git+https://github.com/kedro-org/kedro@main
  4. 4查阅官方安装指南

    README 指向官方 Get Started 指南,里面有完整安装步骤以及 Python 虚拟环境的配置方法。

如何确认成功

在 Python 中执行 import kedro 不报错,即说明安装成功。

常见问题

Q:Kedro 可以用 pip 安装吗?

A:README 给出的命令是 uv pip install kedro,并说明官方 Get Started 指南包含完整安装说明与虚拟环境配置。

Q:如何安装尚未正式发布的最新版本?

A:执行 uv pip install git+https://github.com/kedro-org/kedro@main,即可从 main 分支安装。

Q:应该选哪种安装方式?

A:一般用户用 uv pip install kedro 或 conda 安装稳定版;只想体验 main 分支新特性时再从源码安装。

注意事项

  • Kedro 是托管于 LF AI & Data Foundation 的开源 Python 框架,用于构建可复现、可维护、模块化的数据管道。
  • README 只提供了安装命令,未给出创建项目或运行管道的命令,需要查阅官方文档。
  • 从 main 分支安装的是未正式发布的开发版本,生产环境建议使用 PyPI 上的稳定版。

核心亮点

  • 基于软件工程最佳实践,提供模块化、可维护、可复现的数据管道框架,显著降低生产环境部署门槛
  • 内置数据目录(Data Catalog)与管道抽象,支持多种数据格式和存储后端,便于团队协作与复用
  • 活跃的社区与文档,持续迭代,适配MLOps和Agentic AI工作流,生态工具丰富

不足之处

  • 学习曲线较陡,对小型项目或快速原型开发可能显得过重
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业级数据科学团队构建可复现、可测试的生产数据管道
  • 需要标准化数据工程流程,实现数据版本控制与多环境部署的MLOps项目
  • 作为数据科学项目的基础框架,支持从实验到生产的无缝过渡

替代项目

Luigi、Airflow、Prefect

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