1.polars源码解析——ChunkedArray
2.nginx功能
3.polars源码解析——DataFrame
polars源码解析——ChunkedArray
本文以源码解析视角,探索polars中ChunkedArray的构成和运作机制。重点介绍了ChunkedArray的基本结构及其在数据操作中的应用,特别是Add算子与shift算子的实现。
ChunkedArray作为polars的基础数据结构,利用Apache Arrow实现内存优化,ceph mds源码确保了数据操作的高效性和并发安全性。Series由ChunkedArray构成,理解前者有助于掌握后者的核心逻辑。在数据添加时,ChunkedArray采用动态扩展策略,避免了不必要的内存重新分配,但多块的存在可能导致随机访问效率降低。算术操作的性能受块大小影响,尤其在不同块大小的ChunkedArray相乘时,无法充分利用SIMD加速。为保持性能稳定,建议定期调用ChunkedArray的rechunk方法,合并较小块以优化性能。
ChunkedArray定义为一个泛型结构体,uwsgi源码解析包含字段如field、chunks、phantom和bit_settings等,确保类型安全与元数据管理。chunks字段存储实际数据,使用ArrayRef表示,Arc用于实现多线程并发下的安全性。
在完成算术计算时,ChunkedArray的核心处理逻辑位于arithmetic_helper方法。以加法为例,处理逻辑分为三类:ca与标量数值a的操作。当a为None时,构造一个与ca等长的全空值ChunkedArray;若a非None,则通过apply函数执行加法运算。对于两个ChunkedArray的相加,首先确保元素数量相等,通过align_chunks_binary方法进行数据对齐,利用rechunk函数将多维数组降维,以便进行计算。Cyht指标源码计算结果通过copy_with_chunks方法构造为新的ChunkedArray返回。
除了基本的算术操作,polars还提供自定义算子,如shift算子。shift_and_fill函数通过宏impl_shift_fill!实现,用于移动数据元素并填充指定值。在处理Series的shift函数时,最终操作过程与shift_and_fill类似,仅在fill_value参数上有所不同。
综上所述,ChunkedArray在polars中扮演核心角色,通过源码解析可以清晰地理解其结构与操作机制。无论是内部实现细节还是自定义算子的扩展,均遵循高效、安全的设计原则,使得数据处理变得简洁且高效。
nginx功能
NGINX 是一款高性能的 Web 服务器,支持多种操作系统,包括 FreeBSD 3.x、七尚源码4.x、5.x、6.x(i)和 FreeBSD 5.x、6.x(amd),Linux 2.2、2.4、2.6(i)和 Linux 2.6(amd),Solaris 8(i)、Solaris 9(i 和 sun4u)、Solaris (i),MacOS X(.4)(PPC),以及 Windows XP、Windows Server 和 Windows 7。 NGINX 的核心组件包括一个主进程和多个工作进程。工作进程是单线程的,无需特殊权限即可运行。NGINX 支持多种事件处理机制,如 kqueue(FreeBSD 4.1+)、epoll(Linux 2.6+)、电子账单源码rt signals(Linux 2.2.+)、/dev/poll(Solaris 7 /+)、select 和 poll。它还支持 kqueue 的 EV_CLEAR、EV_DISABLE、NOTE_LOWAT、EV_EOF 功能,以及有效数据的数量和错误代码。 NGINX 提供了丰富的文件系统操作支持,包括 sendfile(FreeBSD 3.1+)、sendfile(Linux 2.2+)、sendfile(Linux 2.4.+)和 sendfilev(Solaris 8 7/+)。它还支持输入过滤(FreeBSD 4.1+)和 TCP_DEFER_ACCEPT(Linux 2.4+),并能够处理高达 , 个非活动 HTTP keep-alive 连接,仅需 2.5M 内存。NGINX 最小化了数据拷贝操作,提供高效的数据处理能力。 NGINX 的 HTTP 功能包括基于 IP 和名称的虚拟主机服务、Memcached 的 GET 接口、支持 keep-alive 和管道连接、灵活简单的配置、重配置和在线升级无需中断客户的工作进程、可定制的访问日志、日志写入缓存和快速日志回卷、3xx-5xx 错误代码重定向、基于 PCRE 的 rewrite 重写模块、基于客户端 IP 地址和 HTTP 基本认证的访问控制、PUT、DELETE、MKCOL 方法、支持 FLV(Flash 视频)以及带宽限制等。 NGINX 还提供了实验特性,例如内嵌的 Perl、通过 aio_read()/aio_write() 的套接字工作模块(仅在 FreeBSD 下)以及线程的实验支持(FreeBSD 4.x 的实现基于 rfork())。NGINX 的主要英语站点是 http://sysoev.ru/en/,其英语文档草稿由 Aleksandar Lazic 完成,可点击访问。 NGINX 支持处理静态文件、索引文件以及自动索引,具备反向代理加速(无缓存)、简单的负载均衡和容错功能。它支持 FastCGI、模块化的结构,提供过滤器如gzipping、byte ranges、chunked responses 和 SSI-filter,以及在 SSI 过滤器中对同一个 proxy 或 FastCGI 的多个子请求并发处理。NGINX 支持 SSL 和 TLS SNI,提供 IMAP/POP3 代理服务功能,如用户重定向到 IMAP/POP3 后端、使用外部 HTTP 认证服务器认证用户后连接重定向到内部的 SMTP 后端等。 NGINX 提供了认证方法,包括 POP3 的 USER/PASS、APOP、AUTH LOGIN/PLAIN/CRAM-MD5,IMAP 的 LOGIN 和 AUTH LOGIN/PLAIN/CRAM-MD5,以及 SMTP 的 AUTH LOGIN/PLAIN/CRAM-MD5。NGINX 还支持 SSL 支持,在 IMAP 和 POP3 模式下提供 STARTTLS 和 STLS 支持。NGINX 的邮件代理服务器功能允许用户重定向到 IMAP/POP3 后端,通过外部 HTTP 认证服务器进行身份验证并连接重定向到内部的 SMTP 后端。扩展资料
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于年月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。年6月1日,nginx 1.0.4发布。polars源码解析——DataFrame
从源码解析的角度,DataFrame在polars中的核心构造和功能将逐一揭示。DataFrame,作为基本的二维数据结构,由一系列Series组成,这些Series都是在polars-core中的ChunkedArray、Series和DataFrame等数据结构之上构建的。DataFrame的简洁设计使其能直接利用Vec容器特性,如pop和is_empty,许多函数如hstack、width和insert_at_idx等都巧妙地利用了Vec的相应方法。
重点函数如select,其调用链为select->select_impl->select_series_impl。filter函数则展现出polars的多线程优化策略,如take和sort操作都借助了并行计算。至于groupby,它主要操作是创建GroupBy结构,接受一个通过IntoIterator和AsRef trait实现的列名迭代器,用于指定分组列。首先通过select_series选择列,再通过groupby_with_series生成分组的DataFrame表示。
在对单个key进行分组时,groupby会调用group_tuples,根据DataFrame的key排序情况使用不同的存储方式,如Slice或Idx。一旦分组完成,我们看到df.groupby(["date"])会返回一个包含select方法的GroupBy结构。接着,通过.select(["temp"])明确要进行聚合操作的列,结果还是GroupBy对象。当调用count等聚合函数时,polars利用groups的分组索引,采用多线程处理每个分组的行,进行高效计算。
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