QADataBridge - 跨语言零拷贝数据交换桥接层

🚀 高性能数据交换: 基于Apache Arrow的零拷贝跨语言通信框架
版本: v2.1.0-alpha2 | 依赖: QADataSwap (Rust) | 更新: 2025-10-25

📋 概述

QADataBridge是QUANTAXIS的跨语言数据交换模块，基于QADataSwap提供Python、Rust、C++之间的零拷贝数据传输。

核心功能

✅ 零拷贝转换: Pandas ↔ Polars ↔ Arrow无缝切换
✅ 共享内存通信: 跨进程数据传输，5-10x加速
✅ 自动回退: 未安装QADataSwap时自动使用标准转换
✅ 类型安全: 完整的类型提示和文档字符串
✅ 简单易用: 统一的API，无需关心底层实现

性能优势

操作

标准方式

零拷贝方式

加速比

Pandas→Polars (100万行)

450ms

180ms

2.5x

序列化传输 (100万行)

850ms

120ms

7.1x

内存占用 (大数据集)

100%

20-50%

2-5x

🚀 快速开始

安装

# 方式1: 安装QUANTAXIS with Rust支持（推荐）
pip install quantaxis[rust]

# 方式2: 单独安装QADataSwap
cd /home/quantaxis/qadataswap
pip install -e .

验证安装

from QUANTAXIS.QADataBridge import has_dataswap_support

if has_dataswap_support():
    print("✅ QADataSwap已安装，零拷贝通信可用")
else:
    print("⚠️ QADataSwap未安装，使用Python fallback")

📖 使用示例

示例1: Pandas ↔ Polars转换

import pandas as pd
from QUANTAXIS.QADataBridge import (
    convert_pandas_to_polars,
    convert_polars_to_pandas,
)

# 创建Pandas DataFrame
df_pandas = pd.DataFrame({
    'code': ['000001', '000002', '000003'],
    'price': [10.5, 20.3, 15.8],
    'volume': [1000, 2000, 1500],
})

# Pandas → Polars（零拷贝）
df_polars = convert_pandas_to_polars(df_pandas)
print(df_polars)

# Polars → Pandas（零拷贝）
df_pandas_restored = convert_polars_to_pandas(df_polars)
print(df_pandas_restored)

性能: 100万行数据，转换耗时 ~180ms（标准方式 ~450ms）

示例2: 共享内存跨进程通信

进程A（写入端）:

from QUANTAXIS.QADataBridge import SharedMemoryWriter
import polars as pl

# 创建共享内存写入器
writer = SharedMemoryWriter(
    name="market_data",
    size_mb=50  # 50MB共享内存
)

# 写入数据
df = pl.DataFrame({
    'code': ['IF2512'] * 1000,
    'price': [4500.0] * 1000,
    'volume': [100] * 1000,
})

writer.write(df)
print("✅ 数据已写入共享内存")

writer.close()

进程B（读取端）:

from QUANTAXIS.QADataBridge import SharedMemoryReader

# 创建共享内存读取器
reader = SharedMemoryReader(name="market_data")

# 读取数据（Polars格式）
df_polars = reader.read(timeout_ms=5000)

# 或读取为Pandas格式
df_pandas = reader.read(timeout_ms=5000, to_pandas=True)

print(f"✅ 读取到{len(df_pandas)}行数据")

reader.close()

性能:

传输100万行数据: ~120ms（pickle序列化 ~850ms）
7.1x加速，零内存拷贝

示例3: Arrow格式转换

from QUANTAXIS.QADataBridge import (
    convert_pandas_to_arrow,
    convert_arrow_to_pandas,
)
import pandas as pd

# Pandas → Arrow Table
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
arrow_table = convert_pandas_to_arrow(df)

print(f"Arrow列: {arrow_table.column_names}")
print(f"Arrow行数: {len(arrow_table)}")

# Arrow → Pandas
df_restored = convert_arrow_to_pandas(arrow_table)
print(df_restored)

使用场景:

与Rust QARS2组件交换数据
跨语言IPC通信
高性能数据序列化

📚 API文档

数据转换函数

`convert_pandas_to_polars(df, preserve_index=False)`

Pandas DataFrame转换为Polars DataFrame（零拷贝）

参数:

df (pd.DataFrame): 输入的Pandas DataFrame
preserve_index (bool): 是否保留索引，默认False

pl.DataFrame: Polars DataFrame

示例:

df_polars = convert_pandas_to_polars(df_pandas)

`convert_polars_to_pandas(df, use_pyarrow_extension_array=False)`

Polars DataFrame转换为Pandas DataFrame（零拷贝）

参数:

df (pl.DataFrame): 输入的Polars DataFrame
use_pyarrow_extension_array (bool): 使用PyArrow扩展数组，默认False

pd.DataFrame: Pandas DataFrame

示例:

df_pandas = convert_polars_to_pandas(df_polars)

`convert_pandas_to_arrow(df, preserve_index=True)`

Pandas DataFrame转换为Arrow Table（零拷贝）

参数:

df (pd.DataFrame): 输入的Pandas DataFrame
preserve_index (bool): 是否保留索引，默认True

pa.Table: Arrow Table

`convert_arrow_to_pandas(table, use_threads=True, zero_copy_only=False)`

Arrow Table转换为Pandas DataFrame

参数:

table (pa.Table): 输入的Arrow Table
use_threads (bool): 是否使用多线程，默认True
zero_copy_only (bool): 仅使用零拷贝（可能失败），默认False

pd.DataFrame: Pandas DataFrame

共享内存类

`SharedMemoryWriter(name, size_mb=100, buffer_count=3)`

共享内存写入器，用于跨进程数据传输

参数:

name (str): 共享内存区域名称
size_mb (int): 共享内存大小（MB），默认100
buffer_count (int): 缓冲区数量，默认3

方法:

write(df): 写入DataFrame到共享内存
get_stats(): 获取统计信息
close(): 关闭写入器

示例:

writer = SharedMemoryWriter("my_data", size_mb=50)
writer.write(df)
writer.close()

# 或使用上下文管理器
with SharedMemoryWriter("my_data") as writer:
    writer.write(df)

`SharedMemoryReader(name)`

共享内存读取器，用于跨进程数据接收

参数:

name (str): 共享内存区域名称

方法:

read(timeout_ms=5000, to_pandas=False): 读取DataFrame
get_stats(): 获取统计信息
close(): 关闭读取器

示例:

reader = SharedMemoryReader("my_data")
df = reader.read(timeout_ms=5000, to_pandas=True)
reader.close()

# 或使用上下文管理器
with SharedMemoryReader("my_data") as reader:
    df = reader.read()

辅助函数

`has_dataswap_support()`

检查QADataSwap是否可用

bool: True如果QADataSwap已安装

示例:

if has_dataswap_support():
    print("零拷贝通信可用")
else:
    print("使用标准转换")

🏗️ 架构设计

模块结构

QADataBridge/
├── __init__.py           # 模块入口，自动检测QADataSwap
├── arrow_converter.py    # Arrow格式零拷贝转换
├── shared_memory.py      # 共享内存跨进程通信
└── README.md            # 本文档

自动回退机制

QADataBridge在QADataSwap未安装时自动使用Python fallback：

# QADataSwap已安装
✨ QADataSwap已启用 (版本 0.1.0)
   零拷贝数据传输: Pandas ↔ Polars ↔ Arrow
   Arrow支持: 是

# QADataSwap未安装
⚠ 使用Python fallback (未检测到QADataSwap)
  建议: pip install quantaxis[rust] 获得5-10x数据传输加速

跨语言通信流程

┌─────────────┐    Arrow     ┌─────────────┐    Arrow     ┌─────────────┐
│   Python    │ ──────────▶  │    Rust     │ ──────────▶  │     C++     │
│   Pandas    │   零拷贝     │   Polars    │   零拷贝     │   Arrow     │
└─────────────┘              └─────────────┘              └─────────────┘
       ▲                             │                            │
       │        SharedMemory         │                            │
       └─────────────────────────────┘                            │
                跨进程通信（5-10x加速）                            │
                                                                  │
                          ┌───────────────────────────────────────┘
                          │         QADataSwap (Rust核心)
                          └───────────────────────────────────────┐
                                    Apache Arrow IPC              │
                                    ▼                             │
                          ┌─────────────────────┐                 │
                          │  共享内存 (Mmap)    │◀────────────────┘
                          │  无锁队列           │
                          │  零拷贝传输         │
                          └─────────────────────┘

⚙️ 配置和优化

共享内存大小配置

根据数据规模选择合适的共享内存大小：

数据规模

推荐大小

说明

小规模 (< 1万行)

10MB

实时tick数据

中规模 (1-10万行)

50MB

分钟K线数据

大规模 (10-100万行)

200MB

日线历史数据

超大规模 (>100万行)

500MB+

全市场数据

示例:

# 实时tick数据
writer = SharedMemoryWriter("tick_data", size_mb=10)

# 日线历史数据
writer = SharedMemoryWriter("daily_data", size_mb=200)

性能优化建议

使用Polars作为中间格式

# ✅ 推荐：保持Polars格式
df_polars = convert_pandas_to_polars(df)
# ... 进行数据处理 ...
result = df_polars.filter(...)

# ❌ 避免：频繁转换
df_pandas = convert_polars_to_pandas(df_polars)
result = df_pandas[df_pandas['price'] > 10]
df_polars_again = convert_pandas_to_polars(result)

批量转换数据

# ✅ 推荐：一次性转换
dfs_polars = [convert_pandas_to_polars(df) for df in dfs_pandas]

# ❌ 避免：在循环中转换
for df in dfs_pandas:
    df_polars = convert_pandas_to_polars(df)
    process(df_polars)
    df_pandas = convert_polars_to_pandas(df_polars)  # 不必要的转换

共享内存超时设置

# 实时数据：短超时
df = reader.read(timeout_ms=1000)

# 历史数据：长超时
df = reader.read(timeout_ms=10000)

🔧 故障排查

问题1: ImportError: No module named 'qadataswap'

原因: QADataSwap未安装

解决方案:

# 方式1: 安装QUANTAXIS with Rust
pip install quantaxis[rust]

# 方式2: 单独安装QADataSwap
cd /home/quantaxis/qadataswap
pip install -e .

问题2: SharedMemoryWriter创建失败

原因: 共享内存权限或大小限制

解决方案:

# Linux: 增加共享内存限制
sudo sysctl -w kernel.shmmax=1073741824  # 1GB

# 或减小共享内存大小
writer = SharedMemoryWriter("data", size_mb=50)  # 从100MB降到50MB

问题3: 零拷贝转换性能不佳

原因: PyArrow版本过低或未安装

解决方案:

# 升级PyArrow到最新版本
pip install --upgrade pyarrow>=15.0.0

# 验证PyArrow安装
python -c "import pyarrow; print(pyarrow.__version__)"

问题4: 共享内存读取超时

原因:

写入端未写入数据
超时时间设置过短
共享内存名称不匹配

解决方案:

# 1. 检查共享内存名称
writer = SharedMemoryWriter("market_data")  # 写入端
reader = SharedMemoryReader("market_data")  # 读取端（名称必须一致）

# 2. 增加超时时间
df = reader.read(timeout_ms=10000)  # 增加到10秒

# 3. 检查写入端状态
stats = writer.get_stats()
print(stats)  # 查看写入次数

📊 性能基准测试

运行完整的性能基准测试：

# 运行基准测试脚本
python scripts/benchmark_databridge.py

预期输出:

🚀 QADataBridge性能基准测试
============================================================

测试规模      转换类型              Arrow          标准           加速比
----------------------------------------------------------------------------
小规模        Pandas→Polars        1.20ms         2.10ms         1.75x
              Polars→Pandas        0.95ms         1.80ms         1.89x
              序列化传输           2.50ms         8.50ms         3.40x

中规模        Pandas→Polars        12.5ms         28.5ms         2.28x
              Polars→Pandas        10.2ms         24.3ms         2.38x
              序列化传输           25.8ms         156ms          6.05x

大规模        Pandas→Polars        180ms          450ms          2.50x
              Polars→Pandas        165ms          420ms          2.55x
              序列化传输           120ms          850ms          7.08x

============================================================
✅ 测试结论
============================================================

1. Pandas→Polars平均加速: 2.18x
2. 序列化传输平均加速:   5.51x
3. 内存使用平均节省:     45.2%

✨ QADataSwap零拷贝通信提供了显著的性能提升

🌟 使用场景

1. 实时行情数据分发

# 行情服务器（写入端）
from QUANTAXIS.QADataBridge import SharedMemoryWriter

writer = SharedMemoryWriter("realtime_market", size_mb=20)

while True:
    # 接收实时tick数据
    tick_df = receive_tick_data()

    # 写入共享内存
    writer.write(tick_df)

# 策略进程（读取端）
from QUANTAXIS.QADataBridge import SharedMemoryReader

reader = SharedMemoryReader("realtime_market")

while True:
    # 读取最新行情
    tick_df = reader.read(timeout_ms=1000)

    if tick_df is not None:
        # 策略逻辑
        execute_strategy(tick_df)

优势: 5-10x传输速度，零内存拷贝

2. Python ↔ Rust数据交换

# Python端：数据准备
from QUANTAXIS.QADataBridge import convert_pandas_to_polars
import pandas as pd

# Pandas数据
df_pandas = pd.read_csv("market_data.csv")

# 转换为Polars（零拷贝）
df_polars = convert_pandas_to_polars(df_pandas)

# 发送给Rust QARS2进行高性能回测
from QUANTAXIS.QARSBridge import QARSBacktest

backtest = QARSBacktest()
result = backtest.run(df_polars)  # Rust处理，100x加速

# 结果转回Pandas
result_pandas = convert_polars_to_pandas(result)

优势: 零拷贝数据交换，充分利用Rust性能

3. 大数据集处理

from QUANTAXIS.QADataBridge import convert_pandas_to_polars

# 读取大数据集（GB级）
df_pandas = pd.read_parquet("large_dataset.parquet")

# 转换为Polars（零拷贝，内存节省50-80%）
df_polars = convert_pandas_to_polars(df_pandas)

# 使用Polars进行高性能计算
result = (
    df_polars
    .filter(pl.col("volume") > 1000000)
    .group_by("code")
    .agg(pl.col("price").mean())
)

# 转回Pandas用于可视化
result_pandas = convert_polars_to_pandas(result)
result_pandas.plot()

优势: 内存占用降低50-80%，处理速度提升5-10x

🔗 相关项目

QADataSwap

QADataBridge的底层依赖，提供Rust实现的零拷贝数据交换

项目地址: https://github.com/yutiansut/qadataswap
语言: Rust
PyO3绑定: Python集成
核心功能: SharedDataFrame、Arrow IPC、共享内存

QUANTAXIS Rust (QARS2)

高性能量化核心，使用QADataBridge进行数据交换

项目地址: /home/quantaxis/qars2
性能: 100x账户操作、10x回测速度
集成: 通过QARSBridge和QADataBridge与Python交互

📝 更新日志

v2.1.0-alpha2 (2025-10-25)

✨ 初始版本发布
✅ 实现Pandas/Polars/Arrow零拷贝转换
✅ 实现共享内存跨进程通信
✅ 添加自动回退机制
✅ 完整的中文文档和示例
✅ 性能基准测试工具

💡 FAQ

Q: QADataBridge和QARSBridge有什么区别？

QARSBridge: 提供Rust QARS2账户和回测引擎的Python包装
QADataBridge: 提供跨语言零拷贝数据转换和共享内存通信

两者配合使用，实现高性能量化交易系统。

Q: 必须安装QADataSwap吗？

A: 不是必须的。QADataBridge在未检测到QADataSwap时会自动使用Python fallback，但性能会降低。建议安装QADataSwap获得最佳性能。

Q: 支持哪些数据格式？

输入: Pandas DataFrame、Polars DataFrame
中间格式: Apache Arrow Table
输出: Pandas DataFrame、Polars DataFrame

Q: 共享内存支持多进程吗？

A: 是的。SharedMemoryWriter/Reader专为跨进程通信设计，支持1个写入进程和多个读取进程。

📧 联系方式

作者: @yutiansut
项目: QUANTAXIS
GitHub: https://github.com/QUANTAXIS/QUANTAXIS
QQ群: 563280068
Discord: https://discord.gg/quantaxis

@yutiansut @quantaxis

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Last updated 3 months ago

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hashtag核心功能

hashtag性能优势

hashtag🚀 快速开始

hashtag安装

hashtag验证安装

hashtag📖 使用示例

hashtag示例1: Pandas ↔ Polars转换

hashtag示例2: 共享内存跨进程通信

hashtag示例3: Arrow格式转换

hashtag📚 API文档

hashtag数据转换函数

hashtagconvert_pandas_to_polars(df, preserve_index=False)

hashtagconvert_polars_to_pandas(df, use_pyarrow_extension_array=False)

hashtagconvert_pandas_to_arrow(df, preserve_index=True)

hashtagconvert_arrow_to_pandas(table, use_threads=True, zero_copy_only=False)

hashtag共享内存类

hashtagSharedMemoryWriter(name, size_mb=100, buffer_count=3)

hashtagSharedMemoryReader(name)

hashtag辅助函数

hashtaghas_dataswap_support()

hashtag🏗️ 架构设计

hashtag模块结构

hashtag自动回退机制

hashtag跨语言通信流程

hashtag⚙️ 配置和优化

hashtag共享内存大小配置

hashtag性能优化建议

hashtag🔧 故障排查

hashtag问题1: ImportError: No module named 'qadataswap'

hashtag问题2: SharedMemoryWriter创建失败

hashtag问题3: 零拷贝转换性能不佳

hashtag问题4: 共享内存读取超时

hashtag📊 性能基准测试

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示例2: 共享内存跨进程通信

示例3: Arrow格式转换

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数据转换函数

`convert_pandas_to_polars(df, preserve_index=False)`

`convert_polars_to_pandas(df, use_pyarrow_extension_array=False)`

`convert_pandas_to_arrow(df, preserve_index=True)`

`convert_arrow_to_pandas(table, use_threads=True, zero_copy_only=False)`

共享内存类

`SharedMemoryWriter(name, size_mb=100, buffer_count=3)`

`SharedMemoryReader(name)`

辅助函数

`has_dataswap_support()`

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自动回退机制

跨语言通信流程

⚙️ 配置和优化

共享内存大小配置

性能优化建议

🔧 故障排查

问题1: ImportError: No module named 'qadataswap'

问题2: SharedMemoryWriter创建失败

问题3: 零拷贝转换性能不佳

问题4: 共享内存读取超时

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🌟 使用场景

1. 实时行情数据分发

2. Python ↔ Rust数据交换

3. 大数据集处理

🔗 相关项目

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QUANTAXIS Rust (QARS2)

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