在使用 Apache Arrow 时,Python 中的 PyArrow 和 C++ 中的 Arrow 库可以通过共享内存或序列化的方式进行数据交换。以下是如何在 Python 和 C++ 之间传递 Arrow 表(Table)的示例。
首先,确保你已经安装了 PyArrow。你可以使用以下命令通过 pip
安装:
pip install pyarrow
在 Python 中,你可以创建一个 Arrow 表并将其序列化为字节数组,然后将其传递给 C++ 代码。
import pyarrow as pa
# 创建一个示例 Arrow 表
data = {
'column1': [1, 2, 3],
'column2': ['a', 'b', 'c']
}
table = pa.Table.from_pydict(data)
# 将 Arrow 表序列化为字节数组
serialized_table = pa.ipc.serialize_table(table).to_buffer()
# 将字节数组保存到文件(或通过其他方式传递给 C++ 代码)
with open('arrow_table.bin', 'wb') as f:
f.write(serialized_table)
在 C++ 中,你可以读取序列化的字节数组并将其反序列化为 Arrow 表。
首先,确保你已经安装了 Apache Arrow C++ 库,并且你的项目配置正确。
#include <arrow/api.h>
#include <arrow/io/api.h>
#include <arrow/ipc/api.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
int main() {
// 从文件中读取序列化的 Arrow 表
std::ifstream infile("arrow_table.bin", std::ios::binary);
std::vector<char> buffer((std::istreambuf_iterator<char>(infile)), std::istreambuf_iterator<char>());
// 创建 Arrow 内存缓冲区
auto arrow_buffer = std::make_shared<arrow::Buffer>(reinterpret_cast<const uint8_t*>(buffer.data()), buffer.size());
// 反序列化 Arrow 表
std::shared_ptr<arrow::Table> table;
auto result = arrow::ipc::ReadTable(arrow_buffer);
if (result.ok()) {
table = result.ValueOrDie();
} else {
std::cerr << "Failed to read Arrow table: " << result.status().ToString() << std::endl;
return -1;
}
// 打印表内容
std::cout << "Arrow Table:" << std::endl;
std::cout << table->ToString() << std::endl;
return 0;
}
pa.ipc.serialize_table
将表序列化为字节数组。arrow::ipc::ReadTable
将字节数组反序列化为 Arrow 表。确保你已经安装了 Apache Arrow C++ 库,并且你的编译器和链接器能够找到 Arrow 库和头文件。以下是一个简单的 CMake 示例:
CMakeLists.txt:
cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(ArrowExample)
find_package(Arrow REQUIRED)
add_executable(ArrowExample main.cpp)
target_link_libraries(ArrowExample Arrow::arrow_shared)
然后,你可以使用以下命令编译和运行 C++ 代码:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
./ArrowExample
通过以上步骤,你可以在 Python 和 C++ 之间传递 Arrow 表,并在两个环境中进行数据处理。
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