polars vs ray
polars y ray comparten 17 tecnologías: pylance, s3fs, pyarrow, pyiceberg, deltalake, Flask, flask-cors, pydata-sphinx-theme, sphinx-design, matplotlib, SQLAlchemy, azure-identity, jax, torch, openpyxl, Pydantic y boto3. polars está escrito en Rust y ray en Python.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
pola-rs
polars
Extremely fast Query Engine for DataFrames, written in Rust
Rust40.3 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit a2a4dea¿Con qué está hecho polars?Solo en polars
En común
- pylance
- s3fs
pyarrow
pyiceberg
deltalake
- Flask
- flask-cors
- pydata-sphinx-theme
- sphinx-design
matplotlib
- SQLAlchemy
- azure-identity
jax
- torch
- openpyxl
- Pydantic
- boto3
ray-project
ray
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
Python44.2 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit 77567c5¿Con qué está hecho ray?Solo en ray
- FastAPI
- amqp
- async-lru
- azure-common
- azure-datalake-store
- azure-storage-blob
confluent-kafka
- diskcache
expiringdict
- gitdb
google-cloud-core
h5py
kombu
pickleshare
- pymongo
- aioboto3
- MongoDB
- Redis
- adlfs
- smart-open
- pymysql
clickhouse-connect
- gcsfs
- Celery
- fastavro
- pyzmq
webdataset
- Hugging Face
- Google Cloud Storage
- Kafka
- asgiref
- graphene
- graphql-core
- graphql-relay
- jupyter-core
jupyterlab-server
werkzeug
- Ray
starlette
- AIOHTTP
- Lightning
- anyio
tornado
uvicorn
- React
react-router-dom
- alabaster
- cycler
fonttools
jupyterlab-pygments
- soupsieve
- tinycss2
contourpy
- glfw
- jupyter-server-terminals
- jupyterlab-widgets
- matplotlib-inline
- Plotly
prompt-toolkit
pyopengl
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- Gradio
- ipywidgets
- Rich
- pydot
- alembic
peewee
sqlglot
- argon2-cffi
- argon2-cffi-bindings
- flask-basicauth
itsdangerous
joserfc
- jwcrypto
- keyring
- msal
- msal-extensions
- oauth2client
oauthlib
- pyjwt
requests-oauthlib
- cryptography
- albucore
- bitsandbytes
cmdstanpy
- crcmod
cupy-cuda12x
- einops
- fairscale
gradio-client
- gym
- LangChain
- llvmlite
lm-eval
- ml-dtypes
- MLflow
nltk
- ONNX
- onnxruntime
onnxscript
openai-whisper
- opt-einsum
- orbax-checkpoint
peft
prophet
rouge-score
- sacrebleu
safetensors
scikit-image
- sentencepiece
skops
tf-keras
- tiktoken
timm
tokenizers
torchtext
- triton
gymnasium
- transformers
- TensorFlow
torchvision
- xgboost
lightgbm
- scikit-learn
accelerate
- datasets
- pytorch-lightning
evaluate
flax
- Keras
- torchmetrics
albumentations
deepspeed
diffusers
- hyperopt
- Optuna
- pettingzoo
tensordict
tensorflow-datasets
tensorflow-probability
torchaudio
- bleach
- defusedxml
et-xmlfile
imageio
imageio-ffmpeg
- imagesize
- jsonlines
- linkify-it-py
lxml
- mako
- markdown
markdown-it-py
markupsafe
- mdurl
mistune
- moviepy
- nbconvert
- nh3
- pandocfilters
ruamel-yaml
webencodings
- xlrd
- xmltodict
pillow
- docutils
- jinja2
- beautifulsoup4
av
- nbformat
- torchcodec
- annotated-types
- fastjsonschema
- fqdn
- jsonschema-specifications
- pathvalidate
- pydantic-core
- referencing
- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- validators
- jsonschema
- openapi-schema-validator
- aiobotocore
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-resource
- colorlog
- Gunicorn
- opentelemetry-api
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
psutil
- botocore
prometheus-client
- OpenTelemetry
kubernetes
- docker
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
Lado a lado
polarsray
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
polars953,615 líneas escritas2,273 archivos de código
ray1,531,664 líneas escritas2,777 archivos de código
Quién lo escribeUn commit cuenta como de IA cuando lleva su firma: un Co-Authored-By, su nombre de autor o el merge de su rama.
polars0.9% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Cursor, GitHub Copilot y Gemini CLI
ray3.6% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
polarsÚltimo push el 6 de noviembre de 202616,254 commits40,274 estrellas
rayÚltimo push el 6 de noviembre de 202632,373 commits44,213 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
polars671 archivos de testEl 11% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
ray2,168 archivos de testEl 9.7% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, polars o ray?
ray, con 1,531,664 líneas escritas; polars tiene 953,615.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, polars o ray?
ray, con 44,213 estrellas; polars tiene 40,274.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, polars o ray?
ray, con 2,168 archivos de test; polars tiene 671.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál se actualizó más recientemente, polars o ray?
Los dos recibieron su último push el 6 de noviembre de 2026.
La prueba: los commits de pola-rs/polars en GitHub
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, polars o ray?
ray: una IA firmó el 3.6% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en polars, el 0.9%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
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