1.polars源码解析——ChunkedArray
polars源码解析——ChunkedArray
本文以源码解析视角，探索polars中ChunkedArray的构成和运作机制。重点介绍了ChunkedArray的基本结构及其在数据操作中的应用，特别是Add算子与shift算子的实现。
ChunkedArray作为polars的基础数据结构，利用Apache Arrow实现内存优化，mat源码确保了数据操作的高效性和并发安全性。Series由ChunkedArray构成，理解前者有助于掌握后者的核心逻辑。在数据添加时，ChunkedArray采用动态扩展策略，避免了不必要的内存重新分配，但多块的小梁博客 源码分享存在可能导致随机访问效率降低。算术操作的性能受块大小影响，尤其在不同块大小的ChunkedArray相乘时，无法充分利用SIMD加速。为保持性能稳定，建议定期调用ChunkedArray的rechunk方法，合并较小块以优化性能。个人操盘指标源码
ChunkedArray定义为一个泛型结构体，包含字段如field、chunks、phantom和bit_settings等，确保类型安全与元数据管理。chunks字段存储实际数据，美元投资源码使用ArrayRef表示，Arc用于实现多线程并发下的安全性。
在完成算术计算时，ChunkedArray的核心处理逻辑位于arithmetic_helper方法。以加法为例，处理逻辑分为三类：ca与标量数值a的刷赞系统源码操作。当a为None时，构造一个与ca等长的全空值ChunkedArray；若a非None，则通过apply函数执行加法运算。对于两个ChunkedArray的相加，首先确保元素数量相等，通过align_chunks_binary方法进行数据对齐，利用rechunk函数将多维数组降维，以便进行计算。计算结果通过copy_with_chunks方法构造为新的ChunkedArray返回。
除了基本的算术操作，polars还提供自定义算子，如shift算子。shift_and_fill函数通过宏impl_shift_fill!实现，用于移动数据元素并填充指定值。在处理Series的shift函数时，最终操作过程与shift_and_fill类似，仅在fill_value参数上有所不同。
综上所述，ChunkedArray在polars中扮演核心角色，通过源码解析可以清晰地理解其结构与操作机制。无论是内部实现细节还是自定义算子的扩展，均遵循高效、安全的设计原则，使得数据处理变得简洁且高效。
