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Wandas 0.7.1

Wandas 0.7.1 makes repeated work on bounded recordings more explicit. Use cache() to keep one computed Frame result in local memory, and use astype(dtype) before cache() when a smaller floating-point representation is an acceptable tradeoff. Both APIs preserve Wandas' immutable, chainable Frame workflow.

Wandas 0.7.1では、メモリに収まる収録データを繰り返し利用する流れを明示的に 扱えるようになりました。計算済みFrameをローカルメモリへ保持するにはcache()、 精度とのtrade-offを許容して常駐dtypeを縮小するにはcache()の前に astype(dtype)を使用します。どちらもWandasのimmutableでchainableなFrameの 使い方を維持します。

Install / インストール

pip install --upgrade "wandas==0.7.1"

Highlights / ハイライト

Reuse a computed Frame / 計算済みFrameを再利用

BaseFrame.cache() synchronously evaluates the raw Dask tensor once and returns a new Frame of the same concrete type backed by an isolated in-memory snapshot. The source Frame remains unchanged. Later materializations and downstream operations reuse the computed samples.

BaseFrame.cache()はraw Dask tensorを同期的に1回評価し、独立したin-memory snapshotを持つ同じ具象Frame型を返します。元のFrameは変更されません。その後の materializationや下流Operationでは、計算済みsampleを再利用できます。

import wandas as wd

audio = wd.read("motor.wav")
spectrogram = audio.stft(n_fft=2048, hop_length=512)

cached = spectrogram.cache()  # computes synchronously here
levels = cached.dB            # reuses the computed STFT
magnitude = cached.abs()      # downstream operations reuse it too

cache() preserves metadata, axes, channel calibration, source-time offsets, Frame-specific state, lineage, and operation history. Caching is an execution detail, so it does not add a lineage or Recipe node.

cache()はmetadata、axis、channel calibration、source-time offset、Frame固有state、 lineage、operation historyを維持します。cacheは実行上の詳細であり、lineage／Recipe nodeは追加しません。

Choose resident precision explicitly / 常駐精度を明示的に選ぶ

BaseFrame.astype(dtype) is lazy and immutable. Place it before cache() to choose the raw dtype of the newly cached tensor:

BaseFrame.astype(dtype)はlazyかつimmutableです。新しくcacheするraw tensorの dtypeを選ぶ場合は、cache()の前に置きます。

audio32 = audio.astype("float32").cache()
spectrogram64 = spectrogram.astype("complex64").cache()

For an equal shape, float32 uses half the raw tensor bytes of float64, and complex64 uses half the bytes of complex128. The conversion is recorded as one wandas.frame.astype lineage and Recipe node, so the precision decision is inspectable and replayable.

同じshapeなら、float32 raw tensorはfloat64の半分、complex64は complex128の半分のbyte数です。変換はwandas.frame.astypeのlineage／Recipe nodeとして1件記録されるため、精度の選択を確認・再生できます。

Which API should I use? / APIの使い分け

Goal / 目的 API Result / 結果
Get calibrated NumPy values once / calibration適用済みNumPy値を1回取得 frame.data Materializes and returns a detached NumPy value / 実体化して独立したNumPy値を返す
Reuse a bounded computed result / メモリに収まる計算結果を再利用 frame.cache() Returns a chainable Frame backed by computed raw samples / 計算済みraw sampleを持つchainable Frameを返す
Reuse a smaller raw tensor when reduced precision is acceptable / 精度低下を許容して小さいraw tensorを再利用 frame.astype("float32").cache() or frame.astype("complex64").cache() Records the dtype conversion, then caches the converted raw tensor / dtype変換を記録して変換後raw tensorをcacheする

Important limits / 重要な制約

  • cache() materializes the complete raw Frame synchronously in the local process. Use it only for bounded recordings that fit in memory. It is not a distributed cache and has no eviction, capacity, status, release, or scheduler controls.
  • astype(...).cache() guarantees the dtype and byte size of the new resident raw tensor, not lower peak memory for every computation stage. An upstream operation may still produce a wider temporary array.
  • Frames retain their immediate receiver through previous. If the source is already an in-memory NumPy array or another cache, that wider source can remain reachable from the compact result.
  • Channel calibration remains separate from the raw tensor. Calibration arithmetic may promote a float32 raw tensor when values are exposed through .data or another numerical API. Check accuracy on representative signals before reducing precision.

  • Real and integer Frames accept float32 or float64; complex Frames accept complex64 or complex128. Cross-domain, float16, integer, boolean, and object outputs are rejected before a Dask graph is built.

  • cache()はFrame全体のraw tensorをローカルprocessへ同期的に実体化します。 メモリに収まるbounded recordingだけに使用してください。distributed cacheではなく、 eviction、capacity、status、release、schedulerの制御はありません。

  • astype(...).cache()が保証するのは、新しく常駐するraw tensorのdtypeとbyte数です。 全計算段階のpeak memory削減は保証しません。上流Operationがより広いdtypeの一時配列を 生成する場合があります。
  • Frameはprevious経由で直前のreceiverを保持します。入力がすでにin-memory NumPy配列や 別のcacheである場合、広いdtypeのsourceがcompact結果からreachableなままになることが あります。
  • Channel calibrationはraw tensorとは別に保持されます。.dataなどで値を取得するとき、 calibration計算によりfloat32 raw tensorが昇格する場合があります。精度を縮小する前に、 代表的なsignalでaccuracyを確認してください。
  • real／integer Frameの出力はfloat32またはfloat64、complex Frameの出力は complex64またはcomplex128です。domainをまたぐ変換、float16、integer、boolean、 object出力はDask graph構築前に拒否されます。

Compatibility / 互換性

This release is additive: it contains no removals or incompatible semantic changes. WDF remains format version 0.4 and Recipe JSON remains schema version 2. Existing code does not need to adopt caching or dtype conversion.

このreleaseはadditiveであり、削除や非互換な意味変更はありません。WDFはformat version 0.4、Recipe JSONはschema version 2のままです。既存コードでcacheやdtype変換を導入する 必要はありません。

Validation and changes / 検証と変更一覧

The release passed the full Python 3.10–3.14 compatibility matrix on Ubuntu and Windows, documentation and type checks, candidate and published-package Pyodide smokes, isolated wheel installation, and Sigstore artifact signing.

Python 3.10–3.14のUbuntu／Windows互換性matrix、documentation／type check、候補版と 公開版のPyodide smoke、隔離wheel install、Sigstore artifact署名を通過しています。

  • PR #439 and Issue #326: add the minimal no-argument BaseFrame.cache() API.
  • PR #441 and Issue #438: add explicit, Recipe-capable Frame dtype conversion.
  • PR #440 and PR #442: refine repository worktree isolation for concurrent agents.
  • PR #443: prepare and validate the 0.7.1 release.

See Reuse Computed Frame Data for the focused workflow and the generated API Reference for authoritative signatures, exceptions, ownership, and memory behavior.

具体的な手順は計算済みFrameの再利用、 signature、exception、ownership、memory behaviorの正本は 生成されたAPI Reference を参照してください。