ploomber

像写 Notebook 一样快速构建数据管道，一键部署上云。

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 242 🐛 待处理 110 👀 关注 2 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

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GitHub 星标 ★ 3622

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队ploomber

官网地址https://docs.ploomber.io

GitHubhttps://github.com/ploomber/ploomber

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

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Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型data-engineering,data-science,jupyter,jupyter-notebooks,machine-learning,mlops,notebooks,papermill,pipelines,pycharm,vscode,workflow

GitHub 星标★ 3622

上线时间2020-01-20 00:00:00

代码更新2025-05-29

仓库体积6.9 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数7

项目介绍

Ploomber 是一个用于构建数据管道的 Python 框架，旨在加速从开发到部署的整个流程。它解决了数据工程中常见的迭代速度慢、环境切换复杂、部署困难等问题。其核心能力包括：支持将脚本、Notebook 和 SQL 查询组合成模块化管道，提供交互式开发体验（如 Jupyter 集成），并能将管道一键部署到云平台（如 AWS、GCP）或 Kubernetes。Ploomber 通过声明式配置（如 pipeline.yaml）定义任务依赖，自动处理执行顺序和并行化，同时支持参数化、缓存和增量计算，帮助团队提升数据管道开发效率。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3622

技术标签

data-engineering data-science jupyter machine-learning mlops

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 5 分钟部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

Python 3.7 或更高版本（README 明确标注兼容 Python 3.7+）
已安装 pip 或 conda 包管理器（二选一即可完成安装）
如需部署到集群或云平台，需另行准备 Kubernetes / Airflow / AWS Batch / SLURM 环境（可选）

安装与启动步骤

1确认 Python 版本

Ploomber 要求 Python 3.7 及以上，先确认本机 Python 版本满足要求，否则升级 Python 后再安装。
```
python --version
```
2用 pip 安装

README 推荐的首选安装方式，在已激活的 Python 环境中执行即可，无需额外系统依赖。
```
pip install ploomber
```
3或改用 conda 安装

如果使用 conda 管理环境，可改为从 conda-forge 渠道安装，两种方式任选其一，不要重复安装。
```
conda install ploomber -c conda-forge
```
4验证安装结果

查看已安装的 ploomber 包信息，能正常输出包名与版本号即说明安装成功。
```
pip show ploomber
```