在API方面 ， 我们将在Flink中启用基于Python的API ， 以实现我们的使命 。 这也依赖于Py4J VM通信框架 。 PyFlink将逐渐支持更多的API ， 包括Flink中的Java API（例如Python Table API ， UDX ， ML Pipeline ， DataStream ， CEP ， Gelly和State API）以及在Python用户中最受欢迎的Pandas API 。 基于这些API ， PyFlink将继续与其他生态系统集成以便于开发；例如Notebook ， Zeppelin ， Jupyter和Alink ， 这是阿里巴巴的Flink开源版本 。 到目前为止 ， PyAlink已完全整合了PyFlink的功能 。 PyFlink也将与现有的AI系统平台集成 ， 例如著名的TensorFlow 。
为此 ， PyFlink将一直保持活力 。 同样 ， PyFlink的任务是使Flink功能可供Python用户使用 ， 并在Flink上运行Python分析和计算功能 。

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