Python的一个简单、健壮且灵活的即时（JIT）作业管理框架。
项目描述
Custodian是一个用Python编写的简单、健壮且灵活的即时（JIT）作业管理框架。使用custodian，您可以创建执行错误检查、作业管理和错误恢复的包装器。它有一个简单的插件框架，允许您为不同的应用程序开发特定的作业管理工作流程。
错误恢复是许多大规模生成数据的高通量项目的一个重要方面。当您运行成千上万的作业时，即使1%的错误率也会意味着数千个错误的作业，这些作业将无法逐个处理。
托管的具体用途是为长时间运行的任务，可能存在随机错误。例如，可能有一个脚本在服务器上运行需要几天时间，有1%的概率出现某些I/O错误导致任务失败。使用托管，可以开发出从错误中优雅恢复的机制，如果需要，可以修改参数后重新启动任务。
Custodian的当前版本还附带几个用于处理Vienna Ab Initio Simulation Package (VASP)、NwChem、QChem、FEFF、Lobster和CP2K计算的错误处理的子包。
获取Custodian
稳定版本
Python包索引（PyPI）上的版本始终是最新稳定发布版本，希望相对无错误。安装方法如下
pip install custodian
某些插件（例如，VASP管理）需要额外的设置（请参阅pymatgen文档）。
开发版本
前沿的开发版本位于Custodian的Github仓库。开发版本可能包含更多错误，但可能包含新功能。Github版本还包括测试文件，以进行完整的单元测试。克隆源代码后，您可以输入
pip install -e .
或以开发模式安装包：
python setup.py develop
需求
Custodian支持Python 3.8+。没有其他必需的依赖项。但是，如果您想使用许多内置的错误处理程序和VASP、NWChem、QChem等任务，您可能还需要安装pymatgen。
用法
有关如何使用Custodian的详细信息，请参阅官方Custodian文档。
如何引用Custodian
如果您在研究中使用了Custodian，特别是VASP组件，请考虑引用以下工作
Shyue Ping Ong, William Davidson Richards, Anubhav Jain, Geoffroy Hautier,
Michael Kocher, Shreyas Cholia, Dan Gunter, Vincent Chevrier, Kristin A.
Persson, Gerbrand Ceder. *Python Materials Genomics (pymatgen) : A Robust,
Open-Source Python Library for Materials Analysis.* Computational
Materials Science, 2013, 68, 314-319. doi:10.1016/j.commatsci.2012.10.028
许可证
Custodian采用MIT许可证发布。许可证条款如下
The MIT License (MIT)
Copyright (c) 2011-2012 MIT & LBNL
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
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The above copyright notice and this permission notice shall be included in
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
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下载文件
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源代码分发
构建分发
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|---|---|---|
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custodian-2024.6.24-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
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