Lazy Mode

Introducción

Polars ofrece dos modos de ejecución: eager (inmediato) y lazy (evaluación diferida). Mientras que en el modo eager cada operación se ejecuta inmediatamente, en el modo lazy las operaciones se registran y se ejecutan solo cuando es necesario, permitiendo aplicar optimizaciones automáticas.

Este enfoque es similar al que usan motores como Apache Spark y permite obtener mejores tiempos de ejecución y menor consumo de memoria, especialmente en pipelines complejos.

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¿Qué es el modo lazy?

El modo lazy permite construir un plan de ejecución completo que luego es optimizado por Polars antes de ejecutarse. Esto incluye:

• Eliminación de pasos innecesarios.
• Reordenamiento de operaciones para mejorar eficiencia.
• Ejecución en paralelo en múltiples núcleos.

Es ideal cuando necesitas encadenar múltiples transformaciones, leer archivos grandes o automatizar procesos de preprocesamiento.

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Crear un LazyFrame

import polars as pl

lf = pl.read_csv("data/ventas.csv").lazy()

Esto no ejecuta la lectura del archivo todavía. Solo crea un objeto LazyFrame que contiene el plan.

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Encadenar transformaciones

lf = (
    pl.read_csv("data/ventas.csv").lazy()
    .filter(pl.col("monto") > 1000)
    .with_columns([
        (pl.col("monto") * 1.19).alias("monto_con_iva")
    ])
    .select(["cliente", "monto_con_iva"])
)

Aún no se ha leído ni procesado el archivo. El plan se ejecuta cuando se llama a .collect():

df = lf.collect()

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Visualizar el plan de ejecución

lf.explain()

Esto muestra el plan lógico que Polars construyó. Es muy útil para entender cómo se optimiza el flujo.

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Optimización automática

El motor de Polars aplicará optimizaciones como:

• Proyección empujada: eliminar columnas innecesarias.
• Filtrado empujado: aplicar filtros lo antes posible.
• Combinación de pasos: agrupar operaciones para evitar materializaciones intermedias.

Estas optimizaciones son completamente automáticas y no requieren intervención del usuario.

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Comparación Eager vs Lazy

# Eager
df = pl.read_csv("data/ventas.csv")
df = df.filter(pl.col("monto") > 1000)
df = df.select(["cliente", "monto"])

# Lazy
lf = (
    pl.read_csv("data/ventas.csv").lazy()
    .filter(pl.col("monto") > 1000)
    .select(["cliente", "monto"])
)
df = lf.collect()

En modo eager, cada paso se ejecuta de inmediato. En modo lazy, se construye el pipeline completo antes de ejecutar.

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Recomendaciones para usar Lazy

• Lectura y transformación de archivos grandes (CSV, Parquet, etc.).
• Preprocesamiento en pipelines de ML.
• Proyectos en producción donde la eficiencia es clave.
• Validación o limpieza de datos en pasos encadenados.

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Buenas prácticas

• Siempre finaliza con .collect() para materializar el resultado.
• Usa .explain() si tienes dudas sobre la eficiencia de tu pipeline.
• Mantén la lógica declarativa y evita operaciones fuera del pipeline.
• Combina with_columns, select, filter, y groupby para expresar todo dentro del flujo lazy.

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Referencias útiles

• Documentación oficial del modo Lazy
• Explicación de optimizaciones automáticas
• Ejemplos avanzados de LazyFrame

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Conclusión

El modo lazy de Polars permite construir pipelines declarativos y eficientes, optimizados automáticamente antes de ejecutarse. Esta característica es especialmente valiosa al trabajar con grandes volúmenes de datos o al desarrollar flujos de procesamiento reutilizables y escalables.

Dominar el modo lazy es clave para aprovechar todo el potencial de Polars como herramienta de ingeniería de datos de alto rendimiento.