performance
Esta referência abrange as funcionalidades de desempenho do Vaex, incluindo avaliação diferida (lazy evaluation), caching, gestão de memória, operações assíncronas e estratégias de otimização para o processamento de conjuntos de dados massi
- Skills
- Científico
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Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/performance-2 && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__performance-2.md -o .claude/skills/performance-2/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Performance and Optimization
This reference covers Vaex's performance features including lazy evaluation, caching, memory management, async operations, and optimization strategies for processing massive datasets.
## Understanding Lazy Evaluation
Lazy evaluation is the foundation of Vaex's performance:
### How Lazy Evaluation Works
```python
import vaex
df = vaex.open('large_file.hdf5')
# No computation happens here - just defines what to compute
df['total'] = df.price * df.quantity
df['log_price'] = df.price.log()
mean_expr = df.total.mean()
# Computation happens here (when result is
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