Sammanfattning
Skalning och optimering av datapipelines med Polars
Liam Brannigan
Data Scientist & Polars Contributor
Kapitel 1
- Förstå hur Polars optimerar lata frågor i bakgrunden
- Läsa frågeplaner och profilera körning
- Använda sorterad data och snabbvägsoperationer för att minska arbete
Kapitel 2
- Jämföra CSV och Parquet samt granska filmetadata
- Styra hur Polars skannar och skriver data
- Skala till flerfilsdatamängder, partitionerade strukturer och databaser
Kapitel 3
- Arbeta med list- och struct-kolumner för nästlad data
- Använda kategoriska typer och enumtyper för upprepade strängar
- Uppskatta DataFrame-storlek och justera numerisk precision
Kapitel 4
- Använda standard-, streaming- och GPU-körningsmiljöer
- Bearbeta resultat i batchar och skriva utdata till disk
- Testa Polars-frågor för robusta och tillförlitliga pipelines
