Apache Arrow Python绑定：从入门到精通-优快云博客

Apache Arrow Python绑定：从入门到精通

【免费下载链接】arrow Apache Arrow is a multi-language toolbox for accelerated data interchange and in-memory processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arrow13/arrow

Apache Arrow 是一个多语言工具包，旨在加速数据交换和内存处理。其 Python 绑定（PyArrow）为 Python 开发者提供了高效处理大规模数据集的能力，同时保持与 Pandas、NumPy 等生态系统工具的兼容性。本文将从安装配置开始，逐步深入 PyArrow 的核心功能与高级应用，帮助你掌握这一强大工具。

安装与环境配置

PyArrow 提供了多种安装方式，可根据操作系统和开发需求选择最合适的方案。官方推荐使用 Conda 或 pip 进行安装，以获取预编译的二进制包，避免复杂的编译过程。

基础安装

使用 Conda 安装（推荐用于数据科学环境）：

conda install pyarrow -c conda-forge

使用 pip 安装（适用于通用 Python 环境）：

pip install pyarrow

Windows 用户注意：若通过 pip 安装后遇到导入问题，可能需要安装 Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015。

源码编译（高级用户）

对于需要自定义编译选项或贡献代码的开发者，可通过源码构建 PyArrow。项目提供了最小化构建示例，支持 Fedora 和 Ubuntu 系统，通过 Docker 容器实现环境隔离。

以 Ubuntu 20.04 为例：

# 构建 Docker 镜像
docker build -t arrow_ubuntu_minimal -f python/examples/minimal_build/Dockerfile.ubuntu .

# 使用 pip 构建并安装
docker run --rm -t -i -v $PWD:/io -v $PWD/../../..:/arrow arrow_ubuntu_minimal /io/build_venv.sh

更多编译细节参见 Python 开发文档和最小化构建示例。

核心功能概览

PyArrow 提供了多种核心功能，涵盖数据格式处理、内存管理、分布式计算等场景。以下是主要模块及其应用场景：

模块	功能描述	应用场景
`pyarrow.array`	提供高效的数组类型	替代 NumPy 数组处理结构化数据
`pyarrow.table`	表格数据结构	替代 Pandas DataFrame 进行大规模数据处理
`pyarrow.parquet`	Parquet 文件读写	高效存储与读取列式数据
`pyarrow.flight`	分布式数据传输	跨节点数据共享与 RPC 调用
`pyarrow.dataset`	数据集管理	处理分区数据与元数据

数据结构基础

PyArrow 的核心数据结构包括 Array、ChunkedArray 和 Table，它们设计用于高效处理内存中的列式数据。与 Pandas DataFrame 相比，PyArrow Table 在处理超大规模数据时具有更低的内存占用和更高的操作效率。

创建一个简单的 PyArrow Table：

import pyarrow as pa

# 定义列数据
data = {
    "id": pa.array([1, 2, 3, 4]),
    "name": pa.array(["Alice", "Bob", "Charlie", "Diana"]),
    "score": pa.array([90.5, 85.0, 92.3, 88.7])
}

# 创建表
table = pa.Table.from_pydict(data)
print(table)

实战示例：数据读写与转换

PyArrow 提供了丰富的 IO 功能，支持多种文件格式和数据源。以下通过 Flight 客户端示例展示数据上传与获取的完整流程。

Flight 客户端示例

Flight 是 Apache Arrow 提供的分布式数据传输协议，允许客户端与服务器之间高效交换 Arrow 数据。项目提供了完整的 Flight 客户端与服务器示例，位于 python/examples/flight/ 目录。

推送数据到服务器

# 代码片段来自 python/examples/flight/client.py
def push_data(args, client, connection_args={}):
    print('File Name:', args.file)
    my_table = csv.read_csv(args.file)
    print('Table rows=', str(len(my_table)))
    df = my_table.to_pandas()
    print(df.head())
    writer, _ = client.do_put(
        pyarrow.flight.FlightDescriptor.for_path(args.file), my_table.schema)
    writer.write_table(my_table)
    writer.close()

从服务器获取数据

# 代码片段来自 python/examples/flight/client.py
def get_flight(args, client, connection_args={}):
    if args.path:
        descriptor = pyarrow.flight.FlightDescriptor.for_path(*args.path)
    else:
        descriptor = pyarrow.flight.FlightDescriptor.for_command(args.command)

    info = client.get_flight_info(descriptor)
    for endpoint in info.endpoints:
        print('Ticket:', endpoint.ticket)
        for location in endpoint.locations:
            print(location)
            get_client = pyarrow.flight.FlightClient(location,** connection_args)
            reader = get_client.do_get(endpoint.ticket)
            df = reader.read_pandas()
            print(df)

Parquet 文件处理

Parquet 是一种高效的列式存储格式，PyArrow 提供了全面的 Parquet 文件读写支持。以下示例展示如何读取 Parquet 文件并转换为 Pandas DataFrame：

import pyarrow.parquet as pq

# 读取 Parquet 文件
table = pq.read_table("example.parquet")

# 转换为 Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()

# 查看数据
print(df.head())

高级应用：数据集与加密

PyArrow Dataset 模块支持处理分区数据集，而 Parquet 加密功能则确保敏感数据在存储和传输过程中的安全性。项目示例中提供了加密数据集的写入与读取代码，位于 python/examples/dataset/ 和 python/examples/parquet_encryption/ 目录。

加密数据集写入示例

# 代码片段来自 python/examples/dataset/write_dataset_encrypted.py
import pyarrow.dataset as ds
from pyarrow.parquet import ParquetFileFormat

# 配置加密选项
encryption_options = ds.EncryptionOptions(
    footer_key="footer_key",
    column_keys={"sensitive_data": "column_key"},
    encryption_config=ds.EncryptionConfig(
        kms_client=SampleVaultKmsClient(),
        cache_lifetime=3600
    )
)

# 写入加密数据集
ds.write_dataset(
    table,
    "encrypted_dataset",
    format=ParquetFileFormat(),
    partitioning=["category"],
    encryption_options=encryption_options
)

性能优化与最佳实践

PyArrow 在设计时充分考虑了性能因素，但合理的使用方式能进一步提升效率。以下是一些关键优化建议：

内存管理：使用 pyarrow.Buffer 直接管理内存，避免不必要的数据复制。
批处理操作：对大型数据集采用分块处理，减少单次内存占用。
类型指定：创建数组时显式指定数据类型，避免自动类型推断带来的开销。
利用 Flight 进行分布式计算：通过 Flight 协议在多节点间高效传输数据，减少序列化开销。

更多性能优化细节可参考官方文档中的基准测试部分。

总结与资源

PyArrow 为 Python 开发者提供了强大的数据处理能力，从基础的数据结构到高级的分布式计算，涵盖了现代数据科学的各个方面。通过本文的介绍，你应该已经掌握了 PyArrow 的核心功能和应用方法。

学习资源

官方文档：docs/source/python/
示例代码：python/examples/
开发指南：docs/source/developers/python.rst

后续学习建议

深入学习内存管理机制，理解 Arrow 格式的底层优化。
探索 PyArrow 与 Spark、Dask 等分布式计算框架的集成。
参与社区贡献，通过 CONTRIBUTING.md 了解贡献流程。

通过持续实践和探索，你将能充分发挥 PyArrow 的潜力，处理更复杂的数据分析任务。

【免费下载链接】arrow Apache Arrow is a multi-language toolbox for accelerated data interchange and in-memory processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arrow13/arrow

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考