- Polars เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อความขนานที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงสุด
- รองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายและมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโซลูชันอื่น ๆ เช่นแพนด้าในแง่ของความเร็วและประสิทธิภาพ
- Polars เข้ากันได้กับ Apache Arrow และมี API การสตรีมแบบ out-of-core สําหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ใช้งานได้ฟรีภายใต้ใบอนุญาต MIT กับชุมชนนักพัฒนาที่ใช้งานอยู ่
- ห้องสมุด Polars กําลังถูกกล่าวถึงเป็นทางเลือกแทน Pandas เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วและยืดหยุ่นยิ่งขึ้น
- ผู้ใช้กําลังเปรียบเทียบประโยชน์เอกสารการใช้งานและประสิทธิภาพของ Polars กับไลบรารีอื่น ๆ เช่น Pandas, R และ Julia
- การอภิปรายเน้นความเร็วของ Polars, API ที่สะอาด แต่ยังกล่าวถึงเส้นโค้งการเรียนรู้และการขาดเอกสาร
- Python 3.13 อาจแนะนําคอมไพเลอร์ Just-in-Time (JIT) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโค้ด
- คอมไพเลอร์ JIT คอมไพล์โค้ดเป็นรหัสเครื่องตามต้องการ โดยไม่จําเป็นต้องใช้ลูปล่ามไบต์โค้ด
- คอมไพเลอร์ JIT ใหม่ซึ่งเป็นวิธีการคัดลอกและแพตช์ JIT จะแปลงไบต์โค้ดระดับสูงเป็นคําสั่งระดับล่างในภาษาระดับกลาง (IL) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานของโค้ด
- เกณฑ์มาตรฐานเริ่มต้นบ่งบอกถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพ 2-9% แม้ว่าผลกระทบต่อเกณฑ์มาตรฐานอาจไม่มากนัก
- คอมไพเลอร์ JIT นี้วางรากฐานสําหรับการเพิ่มประสิทธิภาพที่สําคัญในอนาคตใน Python
- ชุมชน Python กําลังพูดคุยและสํารวจหัวข้อที่เกี่ยวข ้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพและการใช้คอมไพเลอร์ JIT
- Python 3.13 เปิดตัวคอมไพเลอร์ JIT ใหม่ที่เรียกว่า "copy-and-patch JIT" ซึ่งสร้างความตื่นเต้นและความสนใจ
- การอภิปรายครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลายรวมถึงการพัฒนา Python ภายใต้ Microsoft ผลกระทบของกระบวนการที่ดําเนินมายาวนานประโยชน์และความท้าทายในการรวบรวม JIT ความสับสนระหว่างการรวบรวม JIT และ AOT การประกาศประเภทการเปรียบเทียบประสิทธิภาพความท้าทายในการจัดการแพ็คเกจและการแลกเปลี่ยนระหว่าง C และ Python สําหรับรหัสที่สําคัญต่อประสิทธิภาพ