近年来，随着数据规模的爆炸式增长，数据处理工具的性能和效率愈发成为开发者关注的焦点。在Python生态中，pandas曾长期占据数据分析领域的主导地位，但其在处理大规模数据时的性能瓶颈也逐渐显现。此时，一个基于Rust构建、以Arrow内存格式为核心的高性能数据处理库 Polars 异军突起，凭借其卓越的速度和灵活的设计理念迅速吸引了全球开发者的目光。本书《Python Polars权威指南》正是对这一技术的系统性解读，也是国内首部深入剖析Polars技术细节的中文指南。
全书五篇十八章的架构设计堪称精妙。基础篇通过详实的性能对比和ETL案例，破除“Polars只是更快Pandas”的误解；数据形态篇深入数据类型系统和I/O机制，揭示其处理TB级数据的底层逻辑；表达式篇独创性地将API解构为入门、扩展、组合操作，辅以上百个代码示例，构建出完整的表达式思维框架；转换篇覆盖从行列操作到连接聚合的完整数据处理链路，更包含时序处理、嵌套数据类型等实战难点；高级篇则直指技术深水区，不仅传授可视化集成和自定义扩展，更深入查询优化器与内存模型，为性能调优提供理论支撑。
对于不同阶段的读者，本书均能提供独特价值。初学者可通过第3章“从Pandas到Polars”快速完成思维转换；中阶开发者将在第13章“汇总与聚合”中掌握窗口函数与动态分组的进阶技巧；架构师则可从第18章“Polars底层”获得内存优化与查询计划的决策依据。
Polars的魅力，唯有在实践中才能充分体会。书中几乎每一章都配有具体案例，如NYC自行车出行数据的可视化、营销活动归因分析等。建议读者跟随代码动手实操，尤其注意对比即时API与惰性API的执行差异，观察表达式组合带来的效率提升。
在数字化转型浪潮席卷各行各业的今天，数据处理效率直接关乎企业的核心竞争力。Polars的出现，标志着大数据处理从“可用”向“优雅高效”的范式跃迁。相信本书不仅能助力广大开发者在实际工作中游刃有余地处理海量数据，更能推动Polars技术在国内的深度应用与创新发展。
作为《利用Python进行数据分析（第3版）》的译者，通读《Python Polars权威指南》一书后，再次感受到了一群技术人对数据科学的热爱。本书行文流畅、细节丰富、案例详实，是近些年少有的好书，对于提升Python编程技能、拓展数据科学知识极有帮助。
