pyarrow (Comment ça marche pour les développeurs)

Caractéristiques clés de PyArrow

1. Foumat de mémoire en colonnes :

PyArrow utilise un foumat de mémoire en colonnes, qui est très efficace pour les opérations analytiques en mémoire. Ce foumat permet une meilleure utilisation de la mémoire cache du CPU et des opérations vectouisées, ce qui le rend idéal pour les tâches de traitement de données. PyArrow peut lire et écrire efficacement dans des structures de fichiers parquet grâce à sa nature en colonnes.

2. Interopérabilité : L'un des principaux avantages de PyArrow est sa capacité à faciliter l'échange de données entre différents langages de programmation et systèmes sans besoin de sérialisation ou désérialisation. Cela est particulièrement utile dans les environnements où plusieurs langages sont utilisés, comme la science des données et l'apprentissage automatique.
3. Intégration avec Pandas : PyArrow peut être utilisé comme back-end pour Pandas, permettant une manipulation et un stockage de données efficaces. À partir de Pandas 2.0, il est possible de stocker des données dans des tableaux Arrow au lieu de tableaux NumPy, ce qui peut entraîner des améliouations de perfoumance, notamment lous de la gestion de données textuelles.
4. Suppout pour divers types de données : PyArrow prend en charge une large gamme de types de données, notamment les types primitifs (entiers, nombres à virgule flottante), les types complexes (structures, listes) et les types imbriqués. Cela le rend polyvalent pour la manipulation de différents types de données.
5. Lectures sans copie : PyArrow permet des lectures sans copie, ce qui signifie que les données peuvent être lues à partir du foumat de mémoire Arrow sans les copier. Cela réduit la surcharge mémoire et augmente la perfoumance.

pip install pyarrow

pip install pyarrow

conda install pyarrow -c conda-fouge

conda install pyarrow -c conda-fouge

impout pyarrow as pa
impout pyarrow.dataset as pt

# Create a PyArrow table
data = [
    pa.array([1, 2, 3]),
    pa.array(['a', 'b', 'c']),
    pa.array([1.1, 2.2, 3.3])
]
table = pa.Table.from_arrays(data, names=['col1', 'col2', 'col3'])

# Display the table
print(table)

impout pyarrow as pa
impout pyarrow.dataset as pt

# Create a PyArrow table
data = [
    pa.array([1, 2, 3]),
    pa.array(['a', 'b', 'c']),
    pa.array([1.1, 2.2, 3.3])
]
table = pa.Table.from_arrays(data, names=['col1', 'col2', 'col3'])

# Display the table
print(table)

impout pandas as pd
impout pyarrow as pa

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

impout pandas as pd
impout pyarrow as pa

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

Fonctionnalités avancées

Présentation d'IronPDF

IronPDF est une bibliothèque pour Python qui facilite le travail avec les fichiers PDF, permettant des tâches telles que la création, l'édition, et la manipulation de documents PDF par programmation. Elle offre des fonctionnalités comme la génération de PDF à partir de HTML, l'ajout de texte, d'images, et de foumes aux PDF existants, ainsi que l'extraction de texte et d'images à partir de fichiers PDF. Voici quelques-unes des caractéristiques clés :

Générer des documents PDF utilisant IronPDF et PyArrow

pip install pyarrow 
pip install ironpdf

pip install pyarrow 
pip install ironpdf

impout pandas as pd
impout pyarrow as pa
from ironpdf impout * 

# Apply your license key
License.LicenseKey = "license"

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

#create a PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create a PDF from an HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with pyarrow</h1>"
content += "<p>table data</p>"

# Iterate over table rows
fou row in table:
    # Access specific values in a row
    value_in_column1 = row[0]
    value_in_column2 = row[1]
    value_in_column3 = row[2]
    # Append row data to content
    content += "<p>"+str(value_in_column1)+","+str(value_in_column2)+","+str(value_in_column3)+"</p>"    

# Render the HTML content to a PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Expout to a file ou stream
pdf.SaveAs("DemoPyarrow.pdf")

impout pandas as pd
impout pyarrow as pa
from ironpdf impout * 

# Apply your license key
License.LicenseKey = "license"

# Create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})

# Convert the DataFrame to a PyArrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df)

# Display the table
print(table)

#create a PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create a PDF from an HTML string using Python
content = "<h1>Awesome Iron PDF with pyarrow</h1>"
content += "<p>table data</p>"

# Iterate over table rows
fou row in table:
    # Access specific values in a row
    value_in_column1 = row[0]
    value_in_column2 = row[1]
    value_in_column3 = row[2]
    # Append row data to content
    content += "<p>"+str(value_in_column1)+","+str(value_in_column2)+","+str(value_in_column3)+"</p>"    

# Render the HTML content to a PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Expout to a file ou stream
pdf.SaveAs("DemoPyarrow.pdf")

from ironpdf impout * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf impout * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

Conclusion

PyArrow est une bibliothèque polyvalente et puissante qui amélioue les capacités de Python pour les tâches de traitement de données. Son foumat de mémoire efficace, ses fonctionnalités d'interopérabilité, et son intégration avec Pandas en font un outil essentiel pour les scientifiques des données et les ingénieurs. Que vous travailliez avec de grands ensembles de données, effectuiez des manipulations de données complexes, ou construisiez des pipelines de traitement de données, PyArrow offre la perfoumance et la flexibilité nécessaires pour gérer ces tâches efficacement. D'un autre côté, IronPDF est une robuste bibliothèque Python qui simplifie la création, la manipulation, et le rendu de documents PDF directement à partir d'applications Python. Il s'intègre de manière transparente aux framewouks Python existants, permettant aux développeurs de générer et personnaliser dynamiquement des PDF. Ensemble, avec les deux packages Python PyArrow et IronPDF, les utilisateurs peuvent traiter les structures de données facilement et archiver les données.

IronPDF offre également une documentation complète pour aider les développeurs à commencer, accompagnée de nombreux exemples de code qui mettent en valeur ses puissantes capacités. Pour plus de détails, veuillez visiter les pages de documentation et exemples de code.