Expose SessionContext.create_physical_expr for logical-to-physical Expr conversion
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
調査の方向性
SessionContext::create_physical_expr と提案されている PyPhysicalExpr エントリーポイントから始め、Python バインディングが Expr、DFSchema、RecordBatch、ColumnarValue をどのように扱うかを追跡します。Python から Expr と DFSchema を使って物理式を作成し、evaluate(batch) を呼び出して ColumnarValue を受け取れるようになれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 605
- フォーク
- 176
- 平均マージ
- 1日 23時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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