基于 Rust 引擎的 Bloomberg 客户端,提供 Python 与 Node.js 接口,支持参考数据、历史数据、日内数据、实时订阅和 BQL 查询。
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这类工具用列式内存对表格数据做查询和转换,处理大数据集时通常比逐行代码快得多。选择时先看你需要的是能替换现有技术栈的工具,比如 pandas 或 Spark,还是直接调用的新引擎,并确认是否有 NVIDIA GPU。polars 是用 Rust 写的快速引擎,支持 Python、Node.js、R 和 SQL;cudf 可以在 GPU 上加速 pandas 风格的代码,通常无需改动;sail 则让现有的 PySpark 代码通过 Spark Connect 运行。
基于 Rust 引擎的 Bloomberg 客户端,提供 Python 与 Node.js 接口,支持参考数据、历史数据、日内数据、实时订阅和 BQL 查询。
一个 Python 库,把 Xarray 数组数据转换为表,从而用 SQL 直接查询,可对接 DuckDB、Polars 等引擎。
用 Rust 编写的高速 DataFrame 查询引擎,支持 Python、Node.js、R、Rust 和 SQL。
GPU 加速的 DataFrame 库,API 接近 pandas,并可零改动加速现有 pandas 代码。
用 Rust 编写的 Apache Spark 直接替代品,无需改写代码即可运行现有 PySpark 程序。