E aí, pessoal! Tranquilo? Hoje vou contar como foi minha saga no “atp beijing”. Preparem o café que a história é longa!
Primeiro, tudo começou com a ideia de testar umas novas bibliotecas de análise de dados que estavam bombando na comunidade Python. Já tinha ouvido falar horrores, tipo que eram super rápidas e eficientes. Fiquei curioso, né? Tinha que ver com meus próprios olhos.
Aí, beleza, peguei um dataset público de dados climáticos de Pequim. Pesado, com uns 10 anos de medições de temperatura, umidade, qualidade do ar, essas coisas. O dataset era um arquivo CSV gigante que, pra abrir no Excel, já dava umas travadas básicas.
Comecei importando o Pandas, como sempre. Pra quem não sabe, Pandas é tipo o canivete suíço do cientista de dados em Python. Rodei um *_csv() e… demorou pra caramba! Tipo uns 10 minutos só pra carregar o arquivo na memória. Falei: “opa, aí tem coisa”.
Foi aí que me lembrei das tais bibliotecas novas. Uma chamava Dask e a outra Vaex. A ideia é que elas conseguiam trabalhar com datasets maiores que a memória RAM, processando os dados em pedaços. Parecia mágica.
Instalei as duas no meu ambiente Python. A instalação do Dask foi mais tranquila, um simples pip install dask resolveu. Já o Vaex deu um pouquinho mais de trabalho, precisei instalar umas dependências extras, mas nada de outro mundo. Dei um Google rapidinho e achei a solução num fórum.
Aí veio a parte legal: mudar o código pra usar as novas bibliotecas. Com o Dask, foi relativamente fácil. Basicamente, troquei o *_csv() por um *_csv() (dd é o apelido que a gente dá pro Dask DataFrame). A sintaxe é bem parecida com a do Pandas, então não tive que reaprender tudo.
Rodei o código de novo e… voilá! Carregou o dataset em segundos! Fiquei impressionado. Comecei a fazer umas análises exploratórias, calcular médias, desvios padrões, criar uns gráficos. Tudo muito rápido, sem engasgos.
Com o Vaex, a história foi um pouco diferente. Ele tem uma forma de lidar com os dados um pouco mais “lazy”, ou seja, ele não carrega tudo na memória de uma vez. Ele só calcula as coisas quando você realmente precisa. Isso permite trabalhar com datasets absurdamente grandes.
O Vaex tem uma sintaxe um pouco diferente do Pandas, mas depois de ler a documentação e ver uns exemplos, peguei o jeito. Consegui fazer as mesmas análises que tinha feito com o Dask, e também com uma velocidade incrível.
Uma coisa que eu reparei é que o Dask é mais versátil, ele se integra bem com outras bibliotecas do ecossistema Python, como Scikit-learn pra machine learning. Já o Vaex é mais focado em análise exploratória e visualização de dados.
No fim das contas, a experiência com o “atp beijing” foi super positiva. Aprendi um monte sobre processamento de dados em larga escala e descobri duas ferramentas que vão ser muito úteis no meu dia a dia. Recomendo pra todo mundo que trabalha com dados!
Ah, e pra quem quiser se aprofundar no assunto, deixo aqui umas dicas:
- Documentação do Dask: É bem completa e tem vários exemplos práticos.
- Documentação do Vaex: Também é ótima, com tutoriais e explicações detalhadas.
- Stack Overflow: Sempre tem alguém com a mesma dúvida que você.
E é isso, pessoal! Espero que tenham gostado do meu relato. Se tiverem alguma dúvida, deixem nos comentários!