Eagerly computing results limits potential for optimization
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 重构
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
没有指定文件或测试。首先跟踪 issue 中描述的 .head() 示例以及 compute=True/compute=False 的行为。完成的标准是：按提议减少 eager computation，可以将 projection 推到 head 选择之前，并通过所述的 deprecation path 处理默认值变更。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 89
- 派生
- 26
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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