Polars 已发布 2.0 版本的首个候选版本 (RC)。该版本旨在通过优化默认设置和强制执行更严格的数据处理,提供更稳定、更高效的体验。 最重大的更新是将 **流式处理引擎 (streaming engine) 设置为 `LazyFrame` 查询的默认引擎**。这一转变显著改善了内存使用率和性能(通常速度可提升至原来的 5 倍)。由于流式处理引擎默认不对 Join 或 GroupBy 等操作保证行顺序,用户若有需要,可选择设置 `maintain_order=True` 或切换回“内存中 (in-memory)”引擎。 Polars 2.0 还优先考虑了**更严格的“快速失败 (fail-fast)”机制**,以便及早发现错误。这包括防止有损类型转换、强制要求横向拼接时明确长度,以及移除歧义的 `cast` 方法,转而使用专用的解析函数。 为辅助迁移,Polars 引入了特定的异常类型(`AttributeRemovedError` 和 `ArgumentRemovedError`),为更新后的 API 提供明确指引。虽然此版本侧重于清理和合理的默认设置而非新增功能,但开发团队仍在持续进行重大改进,包括提升核外 (out-of-core) 支持、基于成本的规划器以及端到端异步流水线。鼓励用户立即测试此候选版本。
过去 21 年来,前美国计算机博物馆的大量藏品一直被安全地保存在圣迭戈州立大学的洛夫图书馆中。作为全球最大的信息时代文物收藏库之一,该馆藏涵盖了硬件、软件、文献及技术手册,为理解过去 70 年间计算技术如何从根本上改变人类生活提供了重要的记录。
得益于 2025 年的一笔慷慨资助,组织者已开始对这些文物进行编目,以确保其作为未来的研究资源得以留存。通过保护这些资料,该倡议旨在为历史学、社会学和工程学等领域的研究人员提供工具,以理解那场重新定义了我们工作、学习和互动方式的技术革命。该组织目前正在进行筹款和宣传工作,以提高公众意识,并确保这一宝贵的档案能够代代相传。