Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Unclear Memory Ownership and Lifetimes

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#351 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
pandas, python
Lĩnh vực
backend-api-design, documentation

Hướng nghiên cứu

Đọc phần phạm vi “Memory Ownership and Lifetimes” trong tài liệu API dataframe và so sánh phần này với đặc tả quản lý bộ nhớ Arrow C Data Interface được liên kết. Sử dụng lỗi về vòng đời dữ liệu chuỗi pandas được mô tả ở đây để xác định hướng dẫn còn thiếu; công việc được hoàn thành khi tài liệu API định nghĩa rõ ràng các yêu cầu về quyền sở hữu và vòng đời cho trường hợp này.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I see the scope of the dataframe api mentions "Memory Ownership and Lifetimes" as In Scope, but I couldn't find anything in else in the document that actually enforces this.

While trying to use the dataframe api with pandas, I ran into an issue where the current pandas implementation to write string data makes a temporary buffer whose lifetime has nothing to do with the dataframe itself. I found this because I wrote an extension that assumed the lifetime of a buffer in the dataframe API was the same as the producing dataframe. That held while I was using primitive types but once I tried to use strings I started seeing segfaults.

My first thought was that pandas was doing something wrong, but without any guidance from the document it is hard to make that judgment.

By contrast, the Arrow C Data specification (which I ultimately ended up using) has well defined semantics for memory management:

https://arrow.apache.org/docs/format/CDataInterface.html#memory-management

Ngôn ngữ chính
Python
Star
106
Fork
22
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của data-apis/dataframe-api

Tất cả issue của data-apis/dataframe-api

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.