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Idea: arrow_record_batches cursor method

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
api

Línea de trabajo

Empieza por localizar la implementación del cursor de fetchmany_arrow y cualquier método de iterador existente; después, inspecciona cómo las tablas Arrow devueltas exponen sus lotes de registros. Confirma la semántica prevista de agrupación en lotes e iteración antes de proponer una API; la tarea terminada debe incluir un método documentado del cursor, con pruebas que cubran la iteración y el comportamiento solicitado del tamaño del lote.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

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.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
233
Forks
152
Merge medio
21 h 5 min
PR fusionados (30 d)
10

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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