面向科学数据集的数据分布
datalad的Python项目详细描述
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10000英尺概述
datalad使数据管理和数据分发更容易访问。到 这样做，它就站在Git的肩膀上 Git-annex交付 分散式数据交换系统。这包括自动化 从在线门户接收数据并将其公开在易于使用的 格式为git（-annex）存储库，即所谓的数据集。实际数据 但是，存储和权限管理仍然是原始的 数据提供者。
完整的文档位于：http://docs.datalad.org
扩展名
有许多扩展可以提供额外的 datalad的功能。扩展是独立的包 安装在Datalad之外。为了安装datalad 为特定域定制，只需安装扩展即可 直接安装，datalad本身也会自动安装。 以下是已知扩展名的列表：
- tracking web resources and automated data distributionscrawler release
- neuroimaging research data and workflowsneuroimaging release
- support for containerized computational environmentscontainer release
- alternative set of basic commands with improved cross-platform supportrevolution release
- webapp support[技术 演示]
支架
这个项目的文档可以在这里找到：http://docs.datalad.org
此软件的所有错误、问题和增强请求可以是 此处提交：https://github.com/datalad/datalad/issues
如果你有问题或者想问一个关于如何使用的问题 datalad，请submit a question to NeuroStars.org 带有datalad标记。neurostars.org是一个类似于 StackOverflow致力于神经信息学。
所有先前的datalad问题都可以在这里找到： http://neurostars.org/tags/datalad/
安装
其他Linux，OSX通过PIP
安装此软件包之前，请确保install a recent version of git-annex。之后， 从安装最新版本的dataladPyPi。建议使用 专用virtualenv：
# create and enter a new virtual environment (optional) virtualenv --python=python3 ~/env/datalad . ~/env/datalad/bin/activate # install from PyPi pip install datalad
默认情况下，通过pip安装将安装datalad的核心功能 允许管理数据集等。其他安装方案包括 可用，因此您可以通过 pip install datalad[SCHEME]，其中SCHEME可以是
- tests还可以安装单元测试电池使用的依赖项 数据标签
- full安装所有依赖项。
还有一个Singularity container 可用。可以通过运行以下命令获得最新版本：
singularity pull shub://datalad/datalad
许可证
麻省理工学院/外籍人士
贡献
如果您对CONTRIBUTING.md感兴趣，请参阅CONTRIBUTING.md 项目内部或参与项目。
确认
datalad的开发得到了美德在 计算神经科学项目 将目录、仓库和部署后勤集成到联邦数据中 “发行”（Halchenko/Hanke），由美国国家科学基金会共同资助 基金会（NSF 1429999）和德国联邦教育部 以及研究（BMBF 01GQ1411）。额外的支持由 德国联邦萨克森州和欧洲地区 发展基金（ERDF），项目：行为脑科学中心， 成像平台。这项工作由重新修订进一步促进。 项目（NIH 1P41EB019936-01A1）。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
