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

Snowpark DataFrame: Por que tantos sinônimos para os mesmos métodos de classe?

  • 772

Suspeito que deve ser por alguma compatibilidade com versões anteriores. E eu simplesmente tento descobrir qual foi o motivo por trás. A API Snowpark DataFrame foi inspirada na API Apache Spark DataFrame.

Mas por que tantos métodos de classe DataFrame semelhantes , com as mesmas assinaturas e funcionalidades, aparecem com dois nomes diferentes?

Apenas alguns exemplos (mas há tantos):

  • criar_ou_substituir_temp_view e criarOrReplaceTempView
  • to_df e toDF
  • group_by e GroupBy

Além disso, existe uma notação preferida hoje? Uma melhor prática a seguir, relacionada a essas chamadas?

dataframe

1 respostas

  1. Best Answer

    Parque de neve/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

    E problema associado: Adicionar APIs pythonic snake_case para APIs camelCase #196

    1. Todas as funções e variáveis ​​estarão em snake_case.

    ...

    1. Ao mesmo tempo em que oferece suporte a uma migração de código suave do pyspark para o snowpark, snake_caseé recomendado usar o novo código do usuário. Então, todo o código de amostra usará APIs snake_case.

    Também PEP 8: Nomes de funções e variáveis :

    Nomes de funções e variáveis

    Os nomes das funções devem ser escritos em letras minúsculas, com as palavras separadas por sublinhados, conforme necessário, para melhorar a legibilidade.

    Os nomes das variáveis ​​seguem a mesma convenção dos nomes das funções.

    mixedCase é permitido apenas em contextos onde esse já é o estilo predominante (por exemplo, threading.py), para manter a compatibilidade com versões anteriores.

    • 3

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