PyCoder’s Weekly
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第736期：Polars排序合并连接、Zen、解决延迟导入等（2026-05-26）
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Polars引入了流式排序合并连接，优化了大表连接的性能，降低了运行时间和内存使用。通过处理已排序的连接键，Polars以更低成本执行连接操作。
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关键要点
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连接操作通常是查询中最昂贵的部分，尤其是在表变大时，连接会显著影响运行时间和内存使用。
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如果连接键已经排序，Polars可以采用更便宜的路径：流式排序合并连接。
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流式排序合并连接优化了大表连接的性能，降低了运行时间和内存使用。
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延伸问答
Polars的流式排序合并连接有什么优势？
流式排序合并连接优化了大表连接的性能，降低了运行时间和内存使用。
为什么连接操作在查询中是昂贵的？
连接操作通常是查询中最昂贵的部分，尤其是在表变大时，会显著影响运行时间和内存使用。
Polars如何处理已排序的连接键？
如果连接键已经排序，Polars可以采用更便宜的路径：流式排序合并连接。
流式排序合并连接是如何降低内存使用的？
通过处理已排序的连接键，Polars以更低成本执行连接操作，从而降低内存使用。
在什么情况下Polars的流式排序合并连接最有效？
当连接键已经排序时，流式排序合并连接最有效。
Polars的优化对大数据表有什么影响？
Polars的优化显著提高了大数据表连接的性能，减少了运行时间和内存消耗。
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