Ce projet propose un ensemble de bibliothèques Python conçues pour faciliter le développement d'applications en fournissant des outils réutilisables et optimisés. Il vise à accélérer la création de logiciels en offrant des fonctionnalités courantes sous forme de modules prêts à l'emploi, adaptés aux besoins des développeurs.

Ce projet fournit un modèle standardisé pour initialiser et structurer des modules Python. Il facilite la mise en place rapide d'un environnement de développement cohérent, en suivant les bonnes pratiques de l'écosystème Python. Idéal pour les développeurs souhaitant uniformiser leurs projets dès leur création.

Outil permettant de générer automatiquement des squelettes de projets Python prêts à l'emploi. Il crée la structure de base d'un module Python, configure les fichiers de packaging, initialise les tests unitaires et met en place une documentation avec Sphinx. Il automatise également la création d'un dépôt GitLab et déclenche une pipeline CI pour exécuter les tests et publier la documentation.

Ce projet pédagogique propose un module de remise à niveau en informatique pour des étudiants en Master Data Science. Il couvre des compétences essentielles comme l'utilisation de Linux, la gestion de versions avec Git, la programmation Python, les tests automatisés (TDD), les bonnes pratiques de développement (clean code) et les motifs de conception logicielle. Les étudiants appliquent ces concepts via des projets concrets, notamment la création d'un jumeau numérique pour modéliser des bâtiments.

Radia Multipole Magnets (RadiaMM) est un module Python dédié à la simulation et à la modélisation de quadrupôles et autres aimants multipolaires pour accélérateurs de particules. Il s'appuie sur le code RADIA pour construire des aimants paramétrables, facilitant l'analyse des champs magnétiques et la visualisation 3D des objets modélisés. L'outil simplifie la création et l'étude de composants essentiels en physique des accélérateurs.

Sidi est un module Python léger conçu pour faciliter l'utilisation de Dask Distributed. Il simplifie la création et la gestion de schedulers et workers distribués, ainsi que l'instanciation de classes distantes. Idéal pour les développeurs cherchant à optimiser des calculs parallèles sans complexité excessive.

Jep est un projet permettant d'intégrer le langage Python dans des applications Java en utilisant JNI (Java Native Interface). Cela permet de bénéficier de la maturité, de la qualité et de la documentation de Python, ainsi que de son accès à des modules de haute qualité. Jep supporte également l'utilisation de la bibliothèque NumPy avec Java et permet la création de sous-interpréteurs Python dans des applications Java.

Ce projet est une bibliothèque Python conçue pour faciliter la création de bindings entre le langage C++ et Python. Il permet d'exposer des classes, fonctions et types personnalisés de C++ dans un environnement Python de manière performante et flexible. Idéal pour les applications scientifiques, l'automatisation ou la simulation, il simplifie l'intégration de code C++ dans des projets Python tout en conservant les performances natives du C++. Le module gère automatiquement la conversion des types, la gestion mémoire et l'exposition des fonctionnalités.

Ce projet fournit une base pour créer des notebooks personnalisés, avec des modules Python préinstallés spécifiés dans requirements.txt. Il est particulièrement utile pour la visualisation de données et la création de graphiques complexes.

Ce projet fournit un modèle modulaire et propre pour concevoir des tutoriels destinés aux projets de l'écosystème AIML4OS. Il facilite la création, la personnalisation et le déploiement de contenus éducatifs structurés, adaptés à des formations techniques ou scientifiques. Le modèle est conçu pour être réutilisable et accessible, favorisant ainsi la diffusion de connaissances dans un cadre collaboratif et open source.