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Cristian Scutaru
Asked: 2024-10-31 01:16:23 +0800 CST

Snowpark DataFrame：为什么同一个类方法有这么多同义词？

  • 772

我怀疑这肯定是为了某种向后兼容性。我只是试图找出背后的原因。Snowpark DataFrame API 的灵感来自 Apache Spark DataFrame API。

但是为什么这么多类似的DataFrame类方法，具有相同的签名和功能，却有两个不同的名称？

仅举几个例子（但还有很多）：

  • create_or_replace_temp_view和createOrReplaceTempView
  • to_df和toDF
  • group_by和GroupBy

另外，现在有首选符号吗？与这些调用相关的最佳实践有哪些？

dataframe

1 个回答

  1. Best Answer

    Snowpark/dataframe.py

     # Add aliases for user code migration
createOrReplaceTempView = create_or_replace_temp_view
createOrReplaceView = create_or_replace_view
crossJoin = cross_join
dropDuplicates = drop_duplicates
groupBy = group_by
minus = subtract = except_
toDF = to_df
toPandas = to_pandas
unionAll = union_all
unionAllByName = union_all_by_name
unionByName = union_by_name
withColumn = with_column
withColumnRenamed = with_column_renamed
toLocalIterator = to_local_iterator
randomSplit = random_split
order_by = sort
orderBy = order_by
printSchema = print_schema

    以及相关问题：为 camelCase API 添加 Pythonic snake_case API #196

    1. 每个函数和变量都采用蛇形命名法。

    ...

    1. 在支持从 pyspark 到 snowpark 的平滑代码迁移的同时，snake_case建议用户在新代码中使用。因此所有示例代码都将使用 snake_case API。

    还有PEP 8：函数和变量名称：

    函数和变量名称

    函数名称应小写，并使用下划线分隔单词以提高可读性。

    变量名遵循与函数名相同的约定。

    仅在已经是主流样式（例如 threading.py）的上下文中才允许使用混合大小写，以保持向后兼容性。

    • 3

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