Expose SessionContext.create_physical_expr for logical-to-physical Expr conversion
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 48/100
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit SessionContext::create_physical_expr und dem vorgeschlagenen PyPhysicalExpr-Einstiegspunkt; verfolgen Sie, wie die Python-Bindings Expr, DFSchema, RecordBatch und ColumnarValue handhaben. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn Python aus einem Expr und DFSchema einen physischen Ausdruck erstellen, evaluate(batch) aufrufen und einen ColumnarValue erhalten kann.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Background
SessionContext::create_physical_expr converts a logical Expr against a DFSchema into a PhysicalExpr that can be evaluated directly against Arrow record batches. The Python bindings do not expose this.
Upstream signature
pub fn create_physical_expr(
&self,
expr: Expr,
input_dfschema: &DFSchema,
) -> Result<Arc<dyn PhysicalExpr>>
User value
Useful when callers want to evaluate an Expr against an in-memory RecordBatch without going through DataFrame execution -- for example to score / filter individual batches in a custom processing loop, to debug optimization rewrites, or to feed an expression into a custom physical operator. Niche but irreplaceable for that audience.
Why deferred
Effort is small (~180-280 LOC) but requires a new PyPhysicalExpr wrapper exposing the opaque Arc<dyn PhysicalExpr> trait object plus an evaluate(batch) -> ColumnarValue method to make it useful from Python. Zero open user requests at the time of audit. Filed for tracking; revisit when a user surfaces a concrete need or when adjacent FFI work pulls PhysicalExpr into the binding surface.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 605
- Forks
- 176
- Ø Merge
- 1 T. 23 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 8
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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