Python的标准库模块和类型太多，时区转换麻烦，而Arrow是一个更加智能的Python时间处理库。它实现并更新日期时间类型，支持创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳，可以使用更少导入和代码处理日期和时间。
由于历史原因，Snowflake一直使用了JSON作为结果集（ResultSet）的序列化方式，引起了许多问题。首先，JSON的序列化/反序列化的成本实在是太高了：许多cpu cycle都被浪费在了字符串和其他数据类型之间的转换。 不仅仅是cpu，内存的消耗也是十分巨大的，尤其像是Java这样的语言，对内存的压力非常大。其次，使用JSON进行序列化，会导致某些数据类型（浮点数）的精度丢失。
星期几相对移位可以使用Python的工作日数字（星期一= 0，星期二= 1 ...星期日= 6）或使用dateutil.relativedelta的日期实例（MO，TU ... SU）。使用工作日数字时，返回的日期将始终大于或等于开始日期。
Apache Arrow defines a language-independent columnar memory format for flat and hierarchical data, organized for efficient analytic operations on modern hardware like CPUs and GPUs. The Arrow memory format also supports zero-copy reads for lightning-fast data access without serialization overhead.
最近是百业萧条，本地前十的新能源的电池大厂也停工了，2023年还有一个月结束，真是令人记忆深刻。
Arrow本身不是一个存储、执行引擎，它只是一个交互数据的基础库。比如可以用于以下组件
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
在实践应用中，图标的使用无处不在。小到编辑器的功能按钮，大到 chrome 浏览器的任务栏，都有大量的图标需要处理。每个稍微大一点点的项目都必然需要一个图标组件。
"Zero To Production In Rust" 是一套使用 Rust 从零开始构建后端服务的教程，作者 Luca Palmieri 结合他使用 Rust 构建后端支付平台的心得，并倾注了大量时间，终于在近日宣告完成。
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
消费电子巨头苹果公司发布了一个开源插件，可以帮助 Apache Spark 更有效地执行向量搜索，使开源数据处理平台在大规模机器学习数据处理方面变得更有吸引力。
InfluxDB 3.0 现在是当前和未来所有 InfluxDB 产品的基础，首次为 InfluxDB 平台带来了高性能、无限基数、SQL 支持和低成本对象存储。InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT 用例。
近年来，随着数据科学、数据湖分析等场景的兴起，对数据读取和传输速度提出更高的要求。而 JDBC/ODBC 作为与数据库交互的主流标准，在应对大规模数据读取和传输时显得力不从心，无法满足高性能、低延迟等数据处理需求。为提供更高效的数据传输方案，Apache Doris 在 2.1 版本中基于 Arrow Flight SQL 协议实现了高速数据传输链路，使得数据传输性能实现百倍飞跃。
两年半的时间，我们一期期走来，到了今天发行的第1000期。回想我第一次看《Rust日报》，还是在Rust 2018刚推出的时候。丰富的新闻和思考让我眼前一亮，我慢慢开始喜欢这样的报纸。每天浏览日报，已经成为许多Rust爱好者的生活习惯。
这是一个油管视频附带的文本内容, 该视频详细讲解 Queues, Stacks 和 Dequeues 这三种数据结构的特点.
原文中介绍到，过去的7年时间的发展中，InfluxDB 在 metrics 数据的处理上已经成为了非常出色的数据库，并且在 analytics 方面也很不错。但对于现有的架构来讲有一个限制就是不能处理非常大的基数 (significant cardinality)，也就是说tags里不能设置太多的值。比如说：不能处理分布式追踪数据 (distributed tracing data) 的这种场景。
Python 默认支持时间序列的库有很多，通常 time 和 datetime 是用的最多的，虽然他们在一般情形下绝对够用，但是总有一些比较奇葩的时间格式的需求，而我们也就不能仅限于这两个 Python 自带的库。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。
arrow官方从7.x版本开始提供了一个gdb工具，叫做gdb_arrow.py，可以在仓库里面下载下来。
时间格式是数据类型中基础也不容忽视的一类。不像整数那样大道至简也不像字符串那样包罗万象，却独有魅力，时间数据本身除了加减、比较运算外，也有下周、去年、时区等更专项的时间切换。在各类编程语言里都提供时间对象的支持，在MySQL里也有DATETIME类型。商业里的DAU、GMV、LTV也少不了时间限定和时间属性，因此数据分析时少不了对时间数据类型的处理与转换。
在欧洲开源峰会上，Linus Torvalds 宣布，他将在当天（在内核维护者峰会上）推动 Rust 进入即将推出的 6.1 Linux 内核。
你曾经是否有构建一个开源数据湖[1]来存储数据以进行分析需求？数据湖包括哪些组件和功能？
本文约1600字，建议阅读5分钟本文将做一个简单的介绍和评测，为什么pandas选择Arrow作为后端。 Pandas是机器学习中最常用的一个库了，我们基本上每天都会使用它。而pandas使用了一个“NumPy”作为后端，这个我们也都是知道的，但是最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时，Arrow比Numpy提供了更多的优势。 PyArrow可以有效地处理内存中的数据结构。它可以提供一种标准化的方式来表示
Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作，而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.1 版本已于 2024 年 4 月 3 日正式发布。该版本针对 2.1.0 版本出现的问题进行较为全面的优化，提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。
Arrow是一个优秀的Python时间处理库，比起Python内置的多个日期时间库，它简化了时间类型数据的解析和输出方法，增强了时间属性的获取能力。经过多年的发展，现在其他有追求的第三方Python时间处理库基本都会对标Arrow，足矣见其影响力。目前Arrow是0.17版，其GitHub页面[1] 上有6千多Star，而且保持着活跃的更新，可见其未来会更加强大。
Rust 1.65.0 stable 正式发布，赶快升级到最新稳定版本体验 Rust 带给你的强劲动力吧 :)
最近一段时间在做数据库相关，给一些开源社区提交过几个issue与pr，今天来简单复盘一下。
在分析 SecDB、Athena、Quartz 几个实时金融与风险分析平台的时候，发现了 Perspective —— 一个 FinTech 开源基金会 FinOS 旗下开源的交互式分析和可视化组件库，由摩根大通（J.P. Morgan Chase）公司开源出去的流式数据可视化组件库。所以，从某种意义上来说也是《金融 Python 即服务：业务自助的数据服务模式》 的后续展开，也可以算是低延迟架构的后续探索。
Milvus 早期通过 FetchContent 和 ExternalProject 这些 CMake 内置方法自动下载依赖，在大部分情况下也够用，但随着 Milvus 内核的能力越来越丰富、依赖项也越来越多，例如要加入 Folly 使用它优化后的线程池、数据结构，要引入 opentelemetry-cpp 增强可观测性等。
由于其广泛的功能性和多功能性，如果没有 importpandas as pd，几乎不可能做到数据操纵，对吧？
大家好，我是光城，最近花了几周业余时间，开发出这款轻量线程池，代码也全部开源啦，欢迎大家star。
众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
内存池：https://github.com/Light-City/light-memory-pool
我刚刚发布了 https://github.com/trusch/snakeos 的 v0.1.0！这是继在 Rust 博客系列中编写操作系统之后适用于 x86 CPU 的可启动贪吃蛇游戏。它支持 async/await 和动态内存管理，当然，玩蛇 :)
我们在日常的工作中，经常会对时间对象进行处理，但是内置的库处理时间和日期都稍显复杂，不是很优雅。今天我们为大家介绍一个简单易用的处理时间的库 Arrow。
最近高铁票比较难买，还有什么候补。要不停的刷，才有时候可以捡漏。有时候明明候补了，到快开车告诉你余票不足，候补失败。
在 python 中有2个常用的时间处理库：datetime, time。 涉及到的时间类型有4种：string, datetime, time tuple, timestamp。 想处理个时间就经常要在各种类型之间相互转换，转换到自己分分钟开始怀疑人生。
font-carrier是一个功能强大的字体操作库，使用它你可以随心所欲的操作字体。让你可以在svg的维度改造字体的展现形状。 //可以设置某个字对应的形状,当然unicode也是支持的 font.s
font-carrier是一个功能强大的字体操作库，使用它你可以随心所欲的操作字体。让你可以在svg的维度改造字体的展现形状。
我们经常会在网上看到很多的 Python 时间库，比如内置的 time 库，比较有名的 arrow、dateutil、maya 等。但是到底哪个更适合我们的实际使用呢？这就得我们去挨个了解了，今天我们就一起用简单的题目来验证他们的实用性。
这是一个超详细的 linux 内核的 Rust 开发教程, 快来使用 Rust 来开发你的第一个 linux 内核模块把.
绘制 "base_footprint", "detected_obstacle"：
projector(投影)（简称proj），也称为信号空间投影（SSP），定义了应用于空间上的EEG或MEG数据的线性操作。
抱歉我用了个有点标题党的标题，因为担心你错过了本文，但内容绝对干货，本文介绍的关于Python时间日期处理，日期时间处理在实际应用场景中无处不在，所以这也成了编程语言中必不可少的模块，Python 也不例外。但是，你知道在Python中有多少个相关的模块吗？datetime、time、calendar、 dateutil、 pytz 等等。 你知道有多少种数据类型吗？date、time、datetime、tzinfo、timedelta 等等。
总有人问我，应该怎么学习某个知识点？下面的大纲就是很好的证明了。不管学习什么，总结和对比是很有必要的，这就是我们说的逻辑。当你把某个知识点的学习逻辑，搞清楚了，顺着这个线走下去，就不会嫌知识点太多，一下子记不了那么多了。
Python标准库有超过200个模块，程序员可以在他们的程序中导入和使用，虽然普通程序员对其中许多模块都有一些经验，但很可能有一些好用的模块他们仍然没有注意到。
因为这个名为RAPIDS的开源GPU加速平台出现，固有的数据工作，看起来将迎来变革。
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