参与其中

目前 Apache Arrow 的主要受众是数据系统的开发者；大多数人将通过使用 Arrow 进行内部数据处理以及与其他支持 Arrow 的系统进行互操作的系统间接使用 Apache Arrow。

即使您不打算为 Apache Arrow 本身或 Arrow 在其他项目中的集成做出贡献，我们也欢迎您的参与

• 加入邮件列表：发送电子邮件至 dev-subscribe@arrow.apache.org。分享您对项目的想法和用例，或阅读存档。

• 在 GitHub 上关注我们的活动

• 了解 格式 / 规范

PyArrow 架构

PyArrow 在很大程度上是 Arrow C++ 实现所提供的功能的包装器。该库试图利用 C++ 中可用的功能，并通过更具 Pythonic 特性且使用起来不太复杂的用户体验将其暴露出来。因此，虽然在某些情况下将 C++ 中的内容映射到 Python 中可能很容易，但在许多情况下，C++ 类和方法被用作构建更易于使用的实体的基础。

• pyarrow 包中的 *.py 文件通常是声明暴露给用户的实体的地方。在某些情况下，如果这些文件想要原样暴露实体而无需修改，它们可能会直接从内部实现导入实体。

• lib.pyx 文件是大多数核心 C++ libarrow 功能暴露给 Python 的地方。该模块的大部分实现依赖于包含的 *.pxi 文件，其中构建了具体的片段。虽然它以 pyarrow.lib 的形式暴露给 Python，但其内容应被视为内部的。公共类随后通过从 pyarrow.lib 导入它们而直接暴露在其他模块中（例如 pyarrow 本身）。

• _*.pyx 文件通常是创建粘合代码的地方，它将 C++ 功能组合在一起，将其转换为 Python 类和方法。它们可以被认为是 *.py 文件所暴露功能的内部实现。

• includes/*.pxd 文件是为 Cython 使用而声明原始 C++ 库 API 的地方。在这里，C++ 类和方法按原样声明，以便在其他 .pyx 文件中，可以使用它们来实现 Python 类、函数和帮助程序。

• 除了 Arrow C++ 库（其依赖性在前一行中提到）之外，PyArrow 还基于 PyArrow C++，这些专用代码片段位于 python/pyarrow/src/arrow/python 目录中，并提供低级代码，用于实现诸如与 numpy 或 pandas 相互转换以及允许在 C++ 中使用 Python 对象和回调的类等功能。