Mseed-lib est une bibliothèque permettant de lire et d'écrire des fichiers miniSEED, un format international standard pour l'échange de données sismologiques. Elle permet d'importer des données sismiques dans Matlab/Octave sans conversion intermédiaire, en offrant un contrôle total sur les en-têtes et les formats. mseed-lib est respectueuse de la norme SEED et peut lire n'importe quel fichier miniSEED, quel que soit le format d'encodage, le multiplexage des canaux, l'échantillonnage des données, le format d'encodage mixte, la taille de bloc mixte et même l'endianness. Elle peut également détecter automatiquement les fichiers codés en big/little-endian et prend en charge plusieurs formats d'enregistrement et de compression de données.

MolPred est un framework basé sur Hydronaut pour la construction de prédicteurs de caractéristiques moléculaires à l'aide de Chemfeat. Il offre les avantages de l'un et de l'autre, ainsi que plusieurs autres avantages : tous les hyperparamètres sont gérés via des fichiers de configuration YAML, y compris la sélection de modèles, ensembles de fonctionnalités moléculaires et métriques, avec un support complet pour les surcharges en ligne de commande. Les hyperparamètres peuvent être explorés à l'aide de balayages systématiques ou d'algorithmes d'optimisation. L'optimisation peut être suivie en temps réel avec Optuna Dashboard lors de l'utilisation du plugin Hydra's Optuna sweeper. Tous les paramètres, métriques, modèles et autres artefacts sont suivis avec MLflow. Les tests et les prédictions peuvent être effectués en récupérant des modèles et des configurations d'ensembles de fonctionnalités à partir de runs MLflow précédents. Les modèles peuvent être facilement ajoutés en enregistrant des sous-classes d'une classe fournie. Les classes enregistrées peuvent être sélectionnées par nom à partir du fichier de configuration. De nouvelles calculateurs d'ensembles de fonctionnalités chimiques/moléculaires peuvent être ajoutés et enregistrés via des sous-classes simples. Les calculs de fonctionnalités sont mis en cache dans une base de données locale pour éviter les calculs redondants.

Django-dat-storage permet de stocker des fichiers uploadés dans une application Django sur un réseau décentralisé Dat. Les fichiers sont ajoutés à un daemon Dat configuré, qui renvoie la clé Dat unique. Cette clé est enregistrée dans la base de données. Les utilisateurs accèdent aux fichiers via une clé Dat unique ou via un gateway HTTP optionnel.

Ce projet permet d'analyser la concentration de drogues dans des bactéries à partir d'images obtenues par microscopie à fluorescence. Il suit la méthode décrite par Julia et al. dans l'article « Spectrofluorimetric quantification of antibiotic drug concentration in bacterial cells for the characterization of translocation across bacterial membranes » publié dans Nature Methods en 2018. Le projet permet de traiter les images (enregistrement et segmentation des bactéries) et de stocker les données dans un fichier HDF. Un visualiseur utilisant des widgets Jupyter est ensuite utilisé pour analyser les données.

Ce programme lit des fichiers ASCII à partir d'instruments océanographiques et en extrait les données, qu'il enregistre ensuite dans des fichiers ASCII, ODV et NetCDF OceanSITES. Il utilise une base de données SQLite intégrée pour normaliser, enregistrer et récupérer les données en mémoire.

Dtk-logger est un outil permettant l'enregistrement, le filtrage et la surveillance des journaux d'activité du système. Il offre la possibilité de rediriger les logs vers différentes destinations, comme la console, des fichiers ou des modèles de données.

Le projet ref_caradisiac est un outil permettant de récupérer des données sur les marques et les modèles de voitures à partir d'une source web. Il utilise des scripts de scraping pour extraire les données et les enregistrer dans des fichiers JSON.

Siconia est un projet permettant de gérer et d'enregistrer des données pour deux vues différentes dans des fichiers JSON.

Le projet pyptu permet de lire et d'analyser des fichiers au format PicoQuant, qui est un format propriétaire utilisé pour enregistrer des données de temps de vol. Le projet offre une API Python et un outil en ligne de commande pour convertir les données PicoQuant en fichiers CSV et JSON.

Projet d'interface de dessin dédiée aux tablettes graphiques, permettant d'enregistrer les traits de dessin avec leurs métadonnées et de sauvegarder les images sous forme de fichiers PNG accompagnés de données JSON.