Flexible Dataset Integrator (fdi)
FDI 帮助数据生产者和处理者在孤立的异构数据集直接建立连接。 将这些数据组装、组织和集成到自描述的、模块化的、分层的、持久的、可引用的产品中，使各数据集保持自己的特征并且易于访问。
功能
使用 FDI 可以将不同格式的数据打包成常规和模块化数据 产品，包括注释（描述、类型、单位、默认值和有效性规范）和元数据（关于数据的数据）。 可以使用基本数据结构（例如序列（例如 Python list）、映射（例如 Python dict）或自定义类）来制作产品的数组或表格。 FDI 适用嵌套和高度复杂的结构
FDI 数据对象能便捷地访问 API，使用方式类似于标准 Python 库的 API，便于直接在 FDI 上进行脚本编写和数据挖掘。
所有级别的 FDI 产品及其组成部分（数据集或元数据）可使用人性化的标准格式（JSON）进行移植（可序列化），允许不同平台上的机器数据处理器解析、访问内部组件或重新构建产品。即使是只有网络浏览器的人类也能理解数据。
主要容器类的 toString() 方法输出复杂数据的格式友好的文本描述（通常是表格），便于查看数据。
大多数 FDI 产品和组件都实现了事件发送器和侦听器接口，有助于构建可扩展的数据驱动处理管道和实现实时数据可视化。
提供 FDI 存储“池”（基于文件、网络或内存）作为参考，用于 1）可查询数据存储，2）所有持久数据都可以通过 URN（通用资源名称）进行引用。
FDI 提供 Context 类型的产品，以便其他产品的引用可以成为组件，从而能够封装丰富、深入、复杂和可访问的上下文数据，同时保持轻量级。
对于数据处理器，实现了带有 RESTful API 的 HTML 服务器（称为处理节点服务器，PNS）以连接数据处理模块。 PNS 特别适用于管道中的 Docker 容器混合遗留软件或不兼容环境的软件，以形成完整的数据处理管道。
这个包试图满足科学观察和数据处理的要求，并受到欧洲航天局赫歇尔公共科学系统交互式分析包（用 Java 编写，用 Jython 编写脚本）的数据模型的启发，并设计了尽可能兼容的 API。
FDI Python 包
API 文档
API:
