pyarrow (Geliştiriciler İçin Nasıl Çalışir)

Kod editörü olarak Visual Studio Code kullanıyoruz. Yeni bir dosya oluşturarak başlayın, pyarrowDemo.py.

PyArrow kullanarak bir tablo oluşturmanın ve bazı temel işlemleri gerçekleştirmenin basit bir örneği burada:

import pyarrow as pa
import 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)

import pyarrow as pa
import 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)

Kod Açıklaması

Python kodu, PyArrow kullanarak üç diziden (pa.array) bir tablo (pa.Table) oluşturur. Sonra, 'col1', 'col2' ve 'col3' adlı sütunlar ile tam sayılar, dizeler ve kayan nokta verileri içeren ilgili verileri gösteren tabloyu yazdırır.

ÇIKTI

PyArrow, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken performansı artırmak için Pandas ile sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. Pandas DataFrame'i PyArrow Tablosuna dönüştürmenin bir örneği burada:

import pandas as pd
import 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)

import pandas as pd
import 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)

Kod Açıklaması

Python kodu, bir Pandas DataFrame'i PyArrow tablosuna (pa.Table) dönüştürür ve ardından tabloyu yazdırır. DataFrame, tamsayı, string ve float verileri içeren üç sütundan oluşur (col1, col2, col3).

ÇIKTI

IronPDF, HTML dosyalarını, HTML dizilerini ve URL'leri kolayca PDF belgelerine dönüştürebilir. Chrome PDF dönüştürücüsünü kullanarak web sayfalarını doğrudan PDF formatına dönüştürün.

Çapraz Platform Uyumluluğu

IronPDF, Python 3+ ile uyumludur ve Windows, Mac, Linux, Bulut Platformları gibi farklı ortamlarda sorunsuz çalışır. Ayrıca .NET, Java, Python ve Node.js gibi farklı platformlarda da desteklenir.

Düzenleme ve İmzalama Özellikleri

PDF belgelerini özellikler ayarlayarak, parola ve izinler gibi güvenlik özellikleri ekleyerek ve dijital imzalar uygulayarak geliştirin.

Özel Sayfa Şablonları ve Ayarları

IronPDF ile özelleştirilebilir başlıklar, altbilgiler, sayfa numaraları ve ayarlanabilir kenar boşlukları ile PDF'leri kişiselleştirebilirsiniz. Duyarlı düzenleri destekler ve özel kağıt boyutları belirlemenize olanak tanır.

Standart Uyumluluğu

IronPDF, PDF/A ve PDF/UA gibi PDF standartları ile uyumludur. UTF-8 karakter kodlamasını destekler ve resimler, CSS stilleri ve yazı tipleri gibi varlıkları eksiksiz bir şekilde yönetir.

Senaryo, bir Pandas DataFrame'de saklanan verilerden bir PDF belgesi oluşturmak için Pandas, PyArrow ve IronPDF kütüphanelerini entegre etme işlemini gösterir:

1. Pandas DataFrame Oluşturulması:

   • Sayısal ve string veri içeren üç sütunla (col1, col2, col3) bir Pandas DataFrame (df) oluşturun.

2. PyArrow Tablosuna Dönüştürme:

   • pa.Table.from_pandas() yöntemi kullanılarak Pandas DataFrame (df), bir PyArrow Tablosuna (table) dönüştürülür. Bu dönüşüm, Arrow tabanlı uygulamalarla verimli veri işleme ve etkileşim sağlar.

3. IronPDF ile PDF Oluşturma:

   • IronPDF'in ChromePdfRenderer'ını kullanır ve RenderHtmlAsPdf metodunu çağırarak PyArrow Tablosundan (table) çıkarılan başlıklar ve verileri içeren bir HTML stringinden (content) bir PDF dokümanı (DemoPyarrow.pdf) oluşturur.

ÇIKTI

ÇIKTI PDF