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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
सीखें कि अधिकतम ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए क्वेरीज़ को lazy कैसे रखें, क्वेरी प्लान कैसे पढ़ें और समझें, और प्रोफाइलिंग व sorted डेटा से तेज़ रास्ते कैसे अनलॉक करें.
जानें कि Parquet फाइलें कैसे पढ़ें और लिखें, उलझे हुए CSVs को कैसे parse करें, multifile और hive-partitioned डेटासेट्स को कैसे स्कैन करें, और Polars से डेटाबेस को कैसे क्वेरी करें.
यह अध्याय List और Struct कॉलम्स के साथ काम करना, दोहराए गए strings को Categorical और Enum dtypes के रूप में एनकोड करना, और numeric downcasting के जरिए मेमोरी उपयोग घटाना कवर करता है.
सीखें कि streaming और GPU इंजनों का उपयोग कैसे करें, बड़े क्वेरी परिणामों को partitioning के साथ सीधे डिस्क पर कैसे sink करें, और Polars की बिल्ट-इन assertions के साथ पाइपलाइंस को कैसे टेस्ट करें.
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