专注于开源数据科学软件的非营利基金会—— NumFOCUS 的来龙去脉(下)

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现在的成绩

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我们不妨解读一番其在2019年的年度报告吧,这个是最有价值的部分了。

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赞助项目

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正如开源之道前期介绍的开源组织一样,NumFOCUS 是政府注册的合法的法律实体,可以接受财务上的捐赠,那么这也就意味用于科学计算的开源项目是可以获得捐助的,而且 NumFOCUS 还提供法律、运营等方面的支持或服务。

这里不妨列一下 NumFOCUS 旗下所赞助的项目,这也是笔者为什么选择这个组织的重要原因,尤其是看过 SFC 的文章,看完之后就明白这些开源项目对于我们的世界是多么的重要了。

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除了我们开始的引言部分的项目之外,还有诸如Open Journals、Pandas、Julia这些耀眼的明星项目。

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关联(Affiliated)项目

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关联项目意味着不能直接获得 NumFOCUS 的赞助支持,不过可以获得如下好处,当然前提也要满足 NumFOCUS 对项目的基本要求:科学、开放、友善

  • 在 NumFOCUS 的网站上列出项目

  • 隶属于 NumFOCUS内部项目开发人员邮件列表

  • 有机会获得 NumFOCUS 小型开发资助

  • 有机会以 NumFOCUS 名义下参与Google 暑期开发

相对来说,这里的项目类似于其它基金会的孵化阶段,这和SPI的关联项目完全是不同的待遇,有的时候,同一个名词在不同的人或不同的组织下,是完全不同的意思,可能项目的活跃度、使用者数量等不是那么的明星,因为 NumFOCUS 仅仅列出的是项目简介,所以具体的答案无从得知,从关联到赞助项目是否有一个门槛还未得知。

比如 http://cython.org/ 这个项目是非常不错的,加速Python的运行,重新编译。是一个关联项目,但不是赞助项目。这其中的玄机还需要慢慢挖掘。

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资助者来自哪里?

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我们看到 NumFOCUS 的资助比例,和以前聊到的SFC、SPI 等是完全不同的,NumFOCUS 最大的资助来自于其它的基金会,如2019年有如下四家大的资助:

  • Gordon and Betty Moore 基金会:在2019年,该基金会赞助了 NumFOCUS 项目 Astropy 90万美元,这也是 NumFOCUS 迄今为止接收到的最大金额的单笔捐赠。

  • Chan Zuckerberg Initiative : 这是Facebook 创始人 夫妇创立的慈善组织,为科学研究的开源项目软件pandas、Project Jupyter 、Matplotlab、SciPy、NumPy、Zarr等6个项目提供了资金捐助。

  • Alfred P. Sloan 基金会 : 通过赞助大会的方式提供捐助,其中为 NumFOCUS summit 2019捐助了3万美金,为JuliaCon提供了2万美金。

  • NASA -太阳物理学数据环境增强计划: 该计划的全称是:“为太阳物理学提供支持和扩展的 SunPy 共同体”,资助为期一年,该项目将创建光谱数据类型, SunPy 会提供更多的坐标系统。此外,还将创建演示SunPy和其他面向太阳物理学的Python包的使用的代码片段。最后,为了提高 SunPy 的长期可维护性,还会对代码库进行大量的改进。

除了最大的间接的捐助之外,第二大来源来自于企业的赞助,这和其它基金会没有区别:

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看起来重视科学计算的企业都在内了,云计算的巨头都在。

还有一个收入来源就是 PyData 教育平台了,赞助商还真是大牌在列啊:

以及个人赞助,这些名字应该被我们记忆,尤其注意这点和本土的不同:

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更多的名单,请参阅其年度报告。

 

开源之道后记

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对于一家机构,从时间、事件、人物、社会意义、活动等等形式来进行描述,但是直白的讲解这些总是显得苍白无力,故事哪里去了?这大概是一个作为只能从网站、Wikipedia渠道来了解这些的悲哀之处了。有机会和这些董事会的接触,进行一番开源之道talking,那该是多么美妙的一件事,可以更加深入的了解这些人,以及他们做的伟大的事!

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参考资料

  1. IPython: A System for Interactive Scientific Computing http://fperez.org/papers/ipython07_pe-gr_cise.pdf

  2. 维基百科 John D. Hunter https://en.wikipedia.org/wiki/John_D._Hunter

  3. 维基百科 SciPy https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy

  4. NumFOCUS 年度报告 https://numfocus.org/community/mission/annual-reports

  5. PyData 网站 https://pydata.org/

  6. 维基百科 Fernando Pérez https://en.wikipedia.org/wiki/FernandoP%C3%A9rez(software_developer)

  7. 维基百科 Matplotlib https://zh.wikipedia.org/wiki/Matplotlib

  8. 维基百科 NumPy https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy

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