polars.defer

polars.defer(
    function: Callable[[],
    DataFrame],
    *,
    schema: SchemaDict | Callable[[],
    SchemaDict],
    validate_schema: bool = True,
) → LazyFrame

Отложенное выполнение.

Принимает функцию, возвращающую DataFrame, но откладывает её выполнение до тех пор, пока LazyFrame не будет собран.

Параметры:

function

Функция без аргументов, возвращающая DataFrame.

schema

Схема DataFrame, которую вернёт отложенная функция. Вызывающий код должен убедиться, что эта схема корректна.

validate_schema

Определяет, должен ли движок проверять соответствие сгенерированных пакетов указанной схеме. Если это условие не выполняется, возникает ошибка реализации, которая может привести к трудноустранимым ошибкам.

Примеры

Отложенное выполнение DataFrame до выполнения запроса.

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(0)
>>> lf = pl.defer(
...     lambda: pl.DataFrame({"a": np.random.randn(3)}), schema={"a": pl.Float64}
... )
>>> lf.collect()
shape: (3, 1)
┌──────────┐
│ a        │
│ ---      │
│ f64      │
╞══════════╡
│ 1.764052 │
│ 0.400157 │
│ 0.978738 │
└──────────┘

Запуск нетерпеливого источника в Polars Cloud

>>> (
...     pl.defer(
...         lambda: pl.read_database("select * from tbl"),
...         schema={"a": pl.Float64, "b": pl.Boolean},
...     )
...     .filter("b")
...     .sum("a")
...     .remote()
...     .collect()
... )