执行并获取结果

延迟执行

MaxFrame 使用延迟执行来利用全局优化。也就是说，除非客户端本地需要执行结果，否则MaxFrame 表达式在手动执行前不会被执行。例如，

>>> df.head(3)
DataFrame <op=DataFrameILoc, key=182b756be8a9f15c937a04223f11ffba>

不会被执行，而

>>> df.head(3).execute()
          0         1         2
0  0.167771  0.568741  0.877450
1  0.037518  0.796745  0.072169
2  0.052900  0.936048  0.307194

将触发执行。以下列出了一些会触发执行的条件。

• 直接调用``execute()``。

• maxframe.dataframe.DataFrame.to_pandas() 调用。

• DataFrame 和 Series 的所有绘图函数，包括 maxframe.dataframe.DataFrame.plot()、maxframe.dataframe.DataFrame.plot.bar() 等。

异步执行

指定 wait=False 可以使执行异步进行。将返回一个 Future 对象 。

>>> fut = df.head(3).execute(wait=False)
>>> fut.wait()
>>> fut.result()
          0         1         2
0  0.167771  0.568741  0.877450
1  0.037518  0.796745  0.072169
2  0.052900  0.936048  0.307194

获取结果

您可以使用 fetch() 函数从已执行的对象中获取执行结果。获取的数据是一个本地Python对象（即pandas对象或numpy数组），可以由本地Python库处理。

>>> df.execute().fetch()
          0         1         2
0  0.167771  0.568741  0.877450
1  0.037518  0.796745  0.072169
2  0.052900  0.936048  0.307194

请注意，fetch() 将获取MaxFrame对象背后的所有数据。如果您只需要预览几条数据，只需在IPython或JupyterLab等交互式Python环境中调用``execute()``方法或简单地调用``execute()``方法。MaxFrame将简单地查看第一行和最后一行。

>>> repr(df.execute())  # or simply df.execute() if in an interactive environment
           0         1         2
0   0.167771  0.568741  0.877450
1   0.037518  0.796745  0.072169
2   0.052900  0.936048  0.307194
...
97  0.167771  0.568741  0.877450
98  0.037518  0.796745  0.072169
99  0.052900  0.936048  0.307194