門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola
注意 この記事の実験は実際の運用を正確に反映していない恐れがあります(コメント欄の @hmatsu47 さんの投稿を参照)。 実務のアプリケーションでは異なる結果になる可能性もあるので、本記事の内容はあまり鵜呑みにせず参考程度に留めておいてください。 ※「実務に近い環境で実験してみた」という投稿もお待ちしています! はじめに データベース(この記事ではPostgreSQLを対象とします)の主キーは1,2,3のような連番の整数値を主キーにするSERIALと、"00009236-b73c-4338-8ebd-e1f6c4f4fdd8"のようなランダムな文字列を主キーにするUUIDがあります。 それぞれメリットとデメリットがありますが、パフォーマンスについてはどうでしょうか?なんとなくSERIALの方がシンプルなぶん、速そうなイメージがありますが、実際はどうなのか調べてみました。 実行環境 Ma
This post describes work in progress: how cargo-semver-checks will benefit from the upcoming query optimization API in the Trustfall query engine. Read on to learn how a modern linter works under the hood, and how ideas from the world of databases can improve its performance. Today, cargo-semver-checks is good enough to prevent real-world semver violations, and fast enough to earn a spot in the re
February 7, 2023 Creatively Misusing TLA+ Five not-quite-normal uses I spent the past few weeks thinking about complexity and poking dead birds and stuff, but now that the March TLA+ workshop is available (use C0MPUT3RTHINGS for 15% off!), I'm back in teacher mode and making workshop improvements.1 TLA+ is intended for finding flaws in software designs. But what else can we do with it? Creative Mi
Guile is... Mostly written in Scheme Also a 30 year old C library // API SCM scm_cons (SCM car, SCM cdr); // Many third-party users SCM x = scm_cons (a, b); So the context for the whole effort is that Guile has this part of its implementation which is in C. It also exposes a lot of that implementation to users as an API. Putting the C into GC SCM x = scm_cons (a, b); Live objects: the roots, plus
Stack Graphs Name Resolution at Scale Douglas A. Creager # Ñ GitHub, Southborough, MA, USA Hendrik van Antwerpen # Ñ GitHub, Amsterdam, The Netherlands Abstract We present stack graphs, an extension of Visser et al.’s scope graphs framework. Stack graphs power Precise Code Navigation at GitHub, allowing users to navigate name binding references both within and across repositories. Like scope graph
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