大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。
DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰富，具有诸多拓展插件，且除了默认的SQL查询方式外，还非常友好地支持在Python、R、Java、Node.js等语言环境下使用，特别是在Python中使用非常的灵活方便，今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解DuckDB在Python中的常见使用姿势~
2 DuckDB在Python中的使用DuckDB的定位是嵌入式关系型数据库，在Python中安装起来非常的方便，以当下最主流的开源Python环境管理工具mamba为例，直接在终端中执行下列命令，我们就一步到位的完成了对应演示虚拟环境的创建，并在环境中完成了python-duckdb、jupyterlab、pandas、polars等相关分析工具的安装：
mamba create -n duckdb-demo python=3.9 -y && mamba activate duckdb-demo && mamba install python-duckdb jupyterlab pandas polars pyarrow -y2.1 数据集的导入
2.1.1 直接导入文件
作为一款数据分析工具，能够方便灵活的导入各种格式的数据非常重要，DuckDB默认可直接导入csv、parquet、json等常见格式的文件，我们首先使用下列代码生成具有五百万行记录的简单示例数据，并分别导出为csv和parquet格式进行比较：
# 利用pandas生成示例数据文件import numpy as npimport pandas as pdgenerated_df = pd.DataFrame( { '类别': np.random.choice(list('ABCDEF'), 1000000), '数值': np.round(np.random.uniform(0, 1000000, 1000000), 3) })# 分别导出为csv、parquet格式generated_df.to_csv('./demo_data.csv', index=False)generated_df.to_parquet('./demo_data.parquet')针对两种格式的文件，分别比较默认情况下DuckDB、pandas、polars的读取速度：
csv格式
parquet格式
可以看到，无论是对比pandas还是polars，DuckDB的文件读取性能都是大幅领先甚至碾压级的⚡。
除此之外，DuckDB也可以通过SQL语句的方式进行等价操作：
2.1.2 读取其他框架的数据对象
除了默认可直接读取少数几种常见数据格式外，DuckDB在Python中还支持直接以执行SQL语句的方式，直接读取pandas、polars等框架中的数据框，这一点可太强大了，意味着只要是pandas、polars等框架可以读取的格式，DuckDB都可以直接“拿来吧你”：
2.2 执行分析运算
DuckDB作为一款关系型数据库，其执行分析运算最直接的方式就是写SQL，针对DuckDB默认读取到内存中的对象（DuckDB中称作「关系」）：
我们可以通过duckdb.sql()直接将关系当作表名，书写SQL语句进行查询分析，下面是一些简单的例子：
比较一下与pandas、polars之间执行相同任务的耗时差异，DuckDB依旧是碾压级的存在：
2.3 计算结果转换
DuckDB默认自带的文件写出接口比较少，依旧是只针对csv、parquet等主流格式具有相应的write_parquet()、write_csv()可以直接导出文件，但是针对Python，DuckDB提供了多样化的数据转换接口，可以快捷高效地将计算结果转换为Python对象、pandas数据框、polars数据框、numpy数组等常用格式：
基于此，就不用担心通过DuckDB计算的数据结果不好导出为其他各种格式文件了~
如果你恰好需要转出为csv、parquet等格式，那么直接使用DuckDB的文件写出接口，性能依旧是非常强大的：
csv格式
parquet格式
更多有关DuckDB在Python中应用的内容，请移步官方文档（https://duckdb.org/docs/api/python/overview），费老师我也会在之后持续的分享DuckDB相关教程文章，欢迎持续关注，一起来熟练掌握这款数据分析利器。
