Eagerly computing results limits potential for optimization
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
ファイルやテストは指定されていません。まず、issue で説明されている .head() の例と compute=True/compute=False の動作を追跡してください。提案どおり eager computation が削減され、head の選択より前に projection を実行でき、デフォルトの変更が示された deprecation path を通じて処理されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Problem
By eagerly computing, e.g., when calling .head(), we limit the potential for optimizations. For example, it shouldn't matter whether I call df.head(n)[["a", "b"]] or df[["a", "b"]].head(n). With eager computations, we lose the opportunity to push the column projection before the head selection.
Apart from that, in my opinion that eager computation comes as a surprise and makes it harder to argue about when Dask actually computes things.
Proposed solution(s)
In general, limit eager computation as much as possible. For this particular example: Deprecate compute=True as default and switch to compute=False in the future.
- 主要言語
- Python
- スター
- 89
- フォーク
- 26
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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