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Idea: arrow_record_batches cursor method

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
api

Direzione di ricerca

Inizia individuando l’implementazione del cursore di fetchmany_arrow e gli eventuali metodi iterator esistenti, quindi esamina come le tabelle Arrow restituite espongono i propri record batch. Conferma la semantica prevista del batching e dell’iterazione prima di proporre un’API; il completamento dovrebbe includere un metodo del cursore documentato, con test che coprano l’iterazione e il comportamento richiesto per la dimensione del batch.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Python
Stelle
233
Fork
152
Merge medio
21h 5m
PR unite (30g)
10

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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