ध्रुवीय बनाम पांडा: क्या अंतर है?

यदि आप हाल के पायथन विकास के साथ जुड़े हुए हैं, तो आपने शायद पोलर्स के बारे में सुना होगा, जो डेटा के साथ काम करने के लिए एक नई लाइब्रेरी है। जबकि पांडा लंबे समय से पसंदीदा लाइब्रेरी रही है, पोलर्स लहरें बना रहा है, खासकर बड़े डेटासेट को संभालने के लिए। तो, पोलर्स के साथ बड़ी बात क्या है? यह पांडा से किस प्रकार भिन्न है? आइए इसे तोड़ें।

पोलर क्या है?

पोलर्स एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो रस्ट (एक तेज़, आधुनिक प्रोग्रामिंग भाषा) में बनाई गई है। इसे पायथन डेवलपर्स को डेटा को तेज़, अधिक कुशल तरीके से संभालने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे पांडा के एक विकल्प के रूप में सोचें जो तब चमकता है जब आप वास्तव में बड़े डेटासेट के साथ काम कर रहे होते हैं जिसके साथ पांडा को संघर्ष करना पड़ सकता है।

पोलर क्यों बनाए गए?

पांडा वर्षों से मौजूद है, और बहुत से लोग अभी भी इसका उपयोग करना पसंद करते हैं। लेकिन जैसे-जैसे डेटा बड़ा और अधिक जटिल होता गया है, पांडा ने कुछ कमजोरियां दिखानी शुरू कर दी हैं। पोलर्स के निर्माता रिची विंक ने इन मुद्दों पर ध्यान दिया और कुछ तेज और अधिक कुशल बनाने का फैसला किया। यहां तक ​​कि पांडा के निर्माता, वेस मैककिनी ने, "10 चीजें जो मुझे पांडा के बारे में नापसंद हैं" शीर्षक वाले एक ब्लॉग पोस्ट में स्वीकार किया कि पांडा कुछ सुधार कर सकते हैं, खासकर बड़े डेटासेट के साथ।

यही वह जगह है जहां पोलर आता है, इसे बहुत तेज और मेमोरी कुशल बनाया गया है, बड़े डेटा को संभालने के दौरान पांडा को दो चीजों से जूझना पड़ता है।

मुख्य अंतर: ध्रुवीय बनाम पांडा

1. गति

पोलर वास्तव में तेज़ है। वास्तव में, कुछ बेंचमार्क दिखाते हैं कि डेटा को फ़िल्टर करने या समूहीकृत करने जैसे सामान्य ऑपरेशन करते समय पोलर पांडा की तुलना में 5-10 गुना तेज़ हो सकते हैं। जब आप बड़े डेटासेट के साथ काम कर रहे होते हैं तो यह गति अंतर विशेष रूप से ध्यान देने योग्य होता है।

2. मेमोरी उपयोग

जब स्मृति की बात आती है तो पोलर अधिक कुशल होता है। यह पांडा की तुलना में लगभग 5 से 10 गुना कम मेमोरी का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि आप मेमोरी समस्याओं के बिना बहुत बड़े डेटासेट के साथ काम कर सकते हैं।

3. आलसी निष्पादन

पोलर्स आलसी निष्पादन नामक कुछ का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि यह प्रत्येक ऑपरेशन को आपके लिखते ही तुरंत नहीं चलाता है। इसके बजाय, यह तब तक प्रतीक्षा करता है जब तक आप ऑपरेशनों की एक श्रृंखला नहीं लिख लेते, फिर उन सभी को एक साथ चलाता है। इससे चीजों को अनुकूलित करने और तेजी से चलाने में मदद मिलती है। दूसरी ओर, पांडा प्रत्येक ऑपरेशन को तुरंत चलाते हैं, जो बड़े कार्यों के लिए धीमा हो सकता है।

4. मल्टीथ्रेडिंग

पोलर डेटा को संसाधित करने के लिए एक ही समय में एकाधिक सीपीयू कोर का उपयोग कर सकते हैं, जो इसे बड़े डेटासेट के लिए और भी तेज़ बनाता है। पांडा ज्यादातर एकल थ्रेडेड है, जिसका अर्थ है कि यह एक समय में केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग कर सकता है, जो चीजों को धीमा कर देता है, खासकर बड़े डेटासेट के साथ।

पोलर इतना तेज़ क्यों है?

पोलर कुछ कारणों से तेज़ है:

• यह रस्ट में बनाया गया है, एक प्रोग्रामिंग भाषा जो अपनी गति और सुरक्षा के लिए जानी जाती है, जो इसे सुपर कुशल बनाती है।
• यह अपाचे एरो का उपयोग करता है, जो मेमोरी में डेटा संग्रहीत करने का एक विशेष तरीका है जो विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में काम करना आसान और तेज़ बनाता है।

जब गति और मेमोरी उपयोग की बात आती है तो रस्ट और अपाचे एरो का यह संयोजन पोलर्स को पांडा पर बढ़त देता है।

पांडा की ताकत और सीमाएँ

जबकि पोलर बड़े डेटा के लिए महान है, पांडा अभी भी अपना स्थान रखता है। पांडा वास्तव में छोटे से मध्यम आकार के डेटासेट के साथ अच्छा काम करता है और इतने लंबे समय से मौजूद है कि इसमें ढेर सारी सुविधाएं और एक विशाल समुदाय है। इसलिए, यदि आप विशाल डेटासेट के साथ काम नहीं कर रहे हैं, तो पांडा अभी भी आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प हो सकता है।

हालाँकि, जैसे-जैसे आपका डेटासेट बड़ा होता जाता है, पांडा अधिक मेमोरी का उपयोग करने लगते हैं और धीमे हो जाते हैं, जिससे उन स्थितियों में पोलर एक बेहतर विकल्प बन जाता है।

आपको पोलर का उपयोग कब करना चाहिए?

आपको पोलर का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए यदि:

• आप बड़े डेटासेट (लाखों या अरबों पंक्तियाँ) के साथ काम कर रहे हैं।
• अपने कार्यों को शीघ्रता से पूरा करने के लिए आपको गति और प्रदर्शन की आवश्यकता है।
• आपके पास मेमोरी संबंधी बाधाएं हैं और आपको यह बचत करने की आवश्यकता है कि आप कितनी रैम का उपयोग कर रहे हैं।

निष्कर्ष

पोलर और पांडा दोनों में अपनी ताकत है। यदि आप छोटे से मध्यम डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं, तो पांडा अभी भी एक बेहतरीन उपकरण है। लेकिन यदि आप बड़े डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं और कुछ तेज़ और अधिक मेमोरी कुशल की आवश्यकता है, तो पोलर निश्चित रूप से आज़माने लायक है। रस्ट और अपाचे एरो की बदौलत इसका प्रदर्शन बढ़ता है, जो इसे डेटा-गहन कार्यों के लिए एक शानदार विकल्प बनाता है।

जैसे-जैसे पायथन का विकास जारी है, पोलर बड़े डेटा को संभालने के लिए नया गोटो टूल बन सकता है।

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