استيعاب ملفات CSV الكبيرة في FastAPI مع Polars وDuckDB (دليل 2026)
دليل عملي 2026 لاستيعاب ملفات CSV بحجم جيجابايت في FastAPI باستخدام Polars streaming وDuckDB وaiofiles، مع كود جاهز للإنتاج ومعايير أداء حقيقية.
جميع المقالات
dlt في 2026: بناء خطوط أنابيب ETL بايثون مع تطور المخطط والتحميل التزايدي
دليل عملي لـ dlt في 2026: استخراج بايثون بسيط، تطور تلقائي للمخطط، تحميل تزايدي، تكامل dbt، اختبارات pytest، ووجهات Iceberg و BigQuery.
نشر نماذج scikit-learn في الإنتاج مع FastAPI (دليل 2026)
دليل عملي لنشر نماذج scikit-learn في الإنتاج باستخدام FastAPI: تحميل lifespan، التحقق بـ Pydantic v2، التنبؤ الدفعي، التحويل إلى ONNX، Docker متعدد المراحل، ومراقبة Prometheus مع SLOs واقعية.
Narwhals في 2026: كتابة كود DataFrame واحد يعمل على pandas و Polars و PyArrow
Narwhals تجعل كود DataFrame واحدًا يعمل على pandas وPolars وPyArrow وModin وcuDF بلا تفريع. دليل عملي 2026 مع أمثلة، قياسات أداء، وتكامل scikit-learn، ونمط ترحيل تدريجي اختبرتُه على فريق حقيقي.
خطوط أنابيب scikit-learn في 2026: دليل عملي لبناء Pipeline احترافي مع ColumnTransformer
دليل عملي لبناء Pipeline احترافي في scikit-learn 1.6 باستخدام ColumnTransformer ومحولات مخصصة، مع أمثلة لمنع تسرب البيانات وضبط المعاملات الفائقة وحفظ النموذج للإنتاج.
DuckDB في بايثون 2026: دليل شامل لتحليل البيانات الأكبر من الذاكرة مع pandas و Parquet
دليل عملي شامل لاستخدام DuckDB مع بايثون في 2026: استعلامات Parquet المباشرة، التكامل مع pandas، معالجة البيانات الأكبر من الذاكرة، ومقارنات أداء حقيقية.
Polars مقابل pandas في 2026: دليل الترحيل الكامل مع معايير الأداء وأمثلة عملية
دليل عملي لترحيل خطوط معالجة البيانات من pandas إلى Polars في 2026: معايير أداء حقيقية، مقارنة جنبية للكود، التقييم الكسول، Streaming لبيانات أكبر من الذاكرة، واستراتيجية ترحيل تدريجية لا تكسر مشاريعك.
تسريع عمليات pandas: العمليات المتجهة مقابل apply و iterrows — مقارنة أداء شاملة
دليل عملي لتسريع عمليات pandas: مقارنة أداء بين العمليات المتجهة و apply و iterrows مع أمثلة كود وقياسات حقيقية — وكيف تجعل كودك أسرع بـ 700 ضعف.
تحسين استهلاك الذاكرة في pandas: دليل عملي لتقليل حجم DataFrame بنسبة 90%
تعلّم كيف تقلّل استهلاك الذاكرة في pandas بنسبة تصل إلى 90% باستخدام تقنيات dtype downcasting والنوع category وصيغة Parquet ومزايا pandas 3.0 مثل PyArrow وCopy-on-Write — مع أمثلة تطبيقية بالكود.
التحقق من صحة البيانات في pandas باستخدام Pandera — دليل عملي
دليل عملي لاستخدام مكتبة Pandera للتحقق من صحة البيانات في pandas. يغطي تعريف المخططات، الفحوصات المخصصة، التحقق الكسول، مُزخرفات الدوال، ومقارنة مع Pydantic وGreat Expectations.
الجديد في pandas 3.0: الميزات والتغييرات الجذرية ودليل الترحيل
اكتشف أهم ميزات pandas 3.0 مثل نظام Copy-on-Write ونوع البيانات النصي الجديد وصيغة pd.col() ودعم Anti-Join، مع دليل ترحيل عملي خطوة بخطوة وأمثلة بالكود.