Hacktoberfest 2026: die Issues, die Maintainer für den Oktober markiert haben – offen und einsteigerfreundlich. Hacktoberfest-Issues durchsuchen

Idea: arrow_record_batches cursor method

Offen
#375 0 Kommentare 2 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
api

Rechercherichtung

Beginne damit, die Cursor-Implementierung von fetchmany_arrow und alle vorhandenen Iterator-Methoden zu lokalisieren, und untersuche dann, wie zurückgegebene Arrow-Tabellen ihre Record Batches bereitstellen. Bestätige die beabsichtigte Semantik für Batching und Iteration, bevor du eine API vorschlägst; als erledigt sollte dies eine dokumentierte Cursor-Methode mit Tests umfassen, die die Iteration und das angeforderte Verhalten der Batch-Größe abdecken.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

enhancement

When you call fetchmany_arrow(batchsize) and specify a batch size, you get a table that has multiple record batches.

In my experience, the record batches are much smaller than the batch size I specify. I think the SQL connector has to do record keeping to align the batch size I give and the record batches it gets from the server (IIUC).

When I call fetchmany_arrow, I end up with nested loops. The outer loops loops over fetchmany_arrow calls and the inner loops over the batches returned.

I suspect it would be less bother for everyone if there was an API (e.g. arrow_record_batches()) that returned a record-batch iterator.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
233
Forks
152
Ø Merge
21 Std. 5 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
10

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Mehr aus databricks/databricks-sql-python

Alle Issues in databricks/databricks-sql-python

Ähnliche Issues

Weitere Issues zu Python

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.