01 what makes daft special

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.13.11%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20What%20Makes%20Daft%20Special%3F%0A%0A%20%20%20%20%3E%20_By%20%5BP%C3%A9ter%20Ferenc%20Gyarmati%5D(http%3A%2F%2Fgithub.com%2Fpeter-gy)_.%0A%0A%20%20%20%20Welcome%20to%20the%20course%20on%20%5BDaft%5D(https%3A%2F%2Fwww.getdaft.io%2F)%2C%20the%20distributed%20dataframe%20library!%20In%20this%20first%20chapter%2C%20we'll%20explore%20what%20Daft%20is%20and%20what%20makes%20it%20a%20noteworthy%20tool%20in%20the%20landscape%20of%20data%20processing.%20We'll%20look%20at%20its%20core%20design%20choices%20and%20how%20they%20aim%20to%20help%20you%20work%20with%20data%20more%20effectively%2C%20whether%20you're%20a%20data%20engineer%2C%20data%20scientist%2C%20or%20analyst.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%8E%AF%20Introducing%20Daft%3A%20A%20Unified%20Data%20Engine%0A%0A%20%20%20%20Daft%20is%20a%20distributed%20query%20engine%20designed%20to%20handle%20a%20wide%20array%20of%20data%20tasks%2C%20from%20data%20engineering%20and%20analytics%20to%20powering%20ML%2FAI%20workflows.%20It%20provides%20both%20a%20Python%20DataFrame%20API%2C%20familiar%20to%20users%20of%20libraries%20like%20Pandas%2C%20and%20a%20SQL%20interface%2C%20allowing%20you%20to%20choose%20the%20interaction%20style%20that%20best%20suits%20your%20needs%20or%20the%20task%20at%20hand.%0A%0A%20%20%20%20The%20main%20goal%20of%20Daft%20is%20to%20provide%20a%20robust%20and%20versatile%20platform%20for%20processing%20data%2C%20whether%20it's%20gigabytes%20on%20your%20laptop%20or%20petabytes%20on%20a%20cluster.%0A%0A%20%20%20%20Let's%20go%20ahead%20and%20%60pip%20install%20daft%60%20to%20see%20it%20in%20action!%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(df_with_discount%2C%20discount_slider%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20discount_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_with_discount.collect()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(daft%2C%20discount_slider)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Let's%20create%20a%20very%20simple%20Daft%20DataFrame%0A%20%20%20%20df%20%3D%20daft.from_pydict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22id%22%3A%20%5B1%2C%202%2C%203%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22product_name%22%3A%20%5B%22Laptop%22%2C%20%22Mouse%22%2C%20%22Keyboard%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22price%22%3A%20%5B1200%2C%2025%2C%2075%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Perform%20a%20basic%20operation%3A%20calculate%20a%20new%20price%20after%20discount%0A%20%20%20%20df_with_discount%20%3D%20df.with_column(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22discounted_price%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22price%22%5D%20*%20(1%20-%20discount_slider.value)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(df_with_discount%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20discount_slider%20%3D%20mo.ui.slider(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20start%3D0.05%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stop%3D0.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20step%3D0.05%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Discount%20Rate%3A%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20show_value%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(discount_slider%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%A6%80%20Built%20with%20Rust%3A%20Performance%20and%20Simplicity%0A%0A%20%20%20%20One%20of%20Daft's%20key%20characteristics%20is%20that%20its%20core%20engine%20is%20written%20in%20Rust.%20This%20choice%20has%20several%20implications%20for%20users%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Performance**%3A%20%5BRust%5D(https%3A%2F%2Fwww.rust-lang.org%2F)%20is%20known%20for%20its%20speed%20and%20memory%20efficiency.%20Unlike%20systems%20built%20on%20the%20Java%20Virtual%20Machine%20(JVM)%2C%20Rust%20doesn't%20have%20a%20garbage%20collector%20that%20can%20introduce%20unpredictable%20pauses.%20This%20often%20translates%20to%20faster%20execution%20and%20more%20predictable%20performance.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Efficient%20Python%20Integration**%3A%20Daft%20uses%20Rust's%20native%20Python%20bindings.%20This%20allows%20Python%20code%20(like%20your%20DataFrame%20operations%20or%20User-Defined%20Functions%2C%20which%20we'll%20cover%20later)%20to%20interact%20closely%20with%20the%20Rust%20engine.%20This%20can%20reduce%20the%20overhead%20often%20seen%20when%20bridging%20Python%20with%20JVM-based%20systems%20(e.g.%2C%20PySpark)%2C%20especially%20for%20custom%20Python%20logic.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Simplified%20Developer%20Experience**%3A%20Rust-based%20systems%20typically%20require%20less%20configuration%20tuning%20compared%20to%20JVM-based%20systems.%20You%20don't%20need%20to%20worry%20about%20JVM%20heap%20sizes%2C%20garbage%20collection%20parameters%2C%20or%20managing%20Java%20dependencies.%0A%0A%20%20%20%20Daft%20also%20leverages%20%5BApache%20Arrow%5D(https%3A%2F%2Farrow.apache.org%2F)%20for%20its%20in-memory%20data%20format.%20This%20allows%20for%20efficient%20data%20exchange%20between%20Daft's%20Rust%20core%20and%20Python%2C%20often%20with%20zero-copy%20data%20sharing%2C%20further%20enhancing%20performance.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.center(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.image(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20src%3D%22https%3A%2F%2Fminio.peter.gy%2Fstatic%2Fassets%2Fmarimo%2Flearn%2Fdaft%2Fdaft-anti-spark-social-club.jpeg%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt%3D%22Daft%20Anti%20Spark%20Social%20Club%20Meme%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20caption%3D%22%F0%9F%92%A1%20Fun%20Fact%3A%20Creators%20of%20Daft%20are%20proud%20members%20of%20the%20'Anti%20Spark%20Social%20Club'.%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D512%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D682%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22A%20cornerstone%20of%20Daft's%20design%20is%20**lazy%20execution**.%20Imagine%20defining%20a%20DataFrame%20with%20a%20trillion%20rows%20on%20your%20laptop%20%E2%80%93%20usually%20not%20a%20great%20prospect%20for%20your%20device's%20memory!%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(daft)%3A%0A%20%20%20%20trillion_rows_df%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20daft.range(1_000_000_000_000)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.with_column(%22times_2%22%2C%20daft.col(%22id%22)%20*%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.filter(daft.col(%22id%22)%20%25%202%20%3D%3D%200)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20trillion_rows_df%0A%20%20%20%20return%20(trillion_rows_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22With%20Daft%2C%20this%20is%20perfectly%20fine.%20Operations%20like%20%60with_column%60%20or%20%60filter%60%20don't%20compute%20results%20immediately.%20Instead%2C%20Daft%20builds%20a%20*logical%20plan*%20%E2%80%93%20a%20blueprint%20of%20the%20transformations%20you've%20defined.%20You%20can%20inspect%20this%20plan%3A%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20trillion_rows_df)%3A%0A%20%20%20%20mo.mermaid(trillion_rows_df.explain(format%3D%22mermaid%22).split(%22%5CnSet%22)%5B0%5D%5B11%3A-3%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22This%20plan%20is%20only%20executed%20(and%20data%20materialized)%20when%20you%20explicitly%20request%20it%20(e.g.%2C%20with%20%60.show()%60%2C%20%60.collect()%60%2C%20or%20by%20writing%20to%20a%20file).%20Before%20execution%2C%20Daft's%20optimizer%20works%20to%20make%20your%20query%20run%20as%20efficiently%20as%20possible.%20This%20approach%20allows%20you%20to%20define%20complex%20operations%20on%20massive%20datasets%20without%20immediate%20computational%20cost%20or%20memory%20overflow.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%8C%90%20Scale%20Your%20Work%3A%20From%20Laptop%20to%20Cluster%0A%0A%20%20%20%20Daft%20is%20designed%20with%20scalability%20in%20mind.%20As%20the%20trillion-row%20dataframe%20example%20above%20illustrates%2C%20you%20can%20write%20your%20data%20processing%20logic%20using%20Daft's%20Python%20API%2C%20and%20this%20same%20code%20can%20run%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Locally**%3A%20Utilizing%20multiple%20cores%20on%20your%20laptop%20or%20a%20single%20powerful%20machine%20for%20development%20or%20processing%20moderately%20sized%20datasets.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**On%20a%20Cluster**%3A%20By%20integrating%20with%20%5BRay%5D(https%3A%2F%2Fwww.ray.io%2F)%2C%20a%20framework%20for%20distributed%20computing.%20This%20allows%20Daft%20to%20scale%20out%20to%20process%20very%20large%20datasets%20across%20many%20machines.%0A%0A%20%20%20%20This%20%22write%20once%2C%20scale%20anywhere%22%20approach%20means%20you%20don't%20need%20to%20significantly%20refactor%20your%20code%20when%20moving%20from%20local%20development%20to%20large-scale%20distributed%20execution.%20We'll%20delve%20into%20distributed%20computing%20with%20Ray%20in%20a%20later%20chapter.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%96%BC%EF%B8%8F%20Handling%20More%20Than%20Just%20Tables%3A%20Multimodal%20Data%20Support%0A%0A%20%20%20%20Modern%20datasets%20often%20contain%20more%20than%20just%20numbers%20and%20text.%20They%20might%20include%20images%2C%20audio%20clips%2C%20URLs%20pointing%20to%20external%20files%2C%20tensor%20data%20from%20machine%20learning%20models%2C%20or%20complex%20nested%20structures%20like%20JSON.%0A%0A%20%20%20%20Daft%20is%20built%20to%20accommodate%20these%20**multimodal%20data%20types**%20as%20integral%20parts%20of%20a%20DataFrame.%20This%20means%20you%20can%20have%20columns%20containing%20image%20data%2C%20embeddings%2C%20or%20other%20complex%20Python%20objects%2C%20and%20Daft%20provides%20mechanisms%20to%20process%20them.%20This%20is%20particularly%20useful%20for%20ML%2FAI%20pipelines%20and%20advanced%20analytics%20where%20diverse%20data%20sources%20are%20common.%0A%0A%20%20%20%20As%20an%20example%20of%20how%20Daft%20simplifies%20working%20with%20such%20complex%20data%2C%20let's%20see%20how%20we%20can%20process%20image%20URLs.%20With%20just%20a%20few%20lines%20of%20Daft%20code%2C%20we%20can%20pull%20open%20data%20from%20the%20%5BNational%20Gallery%20of%20Art%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2FNationalGalleryOfArt%2Fopendata)%2C%20then%20directly%20fetch%2C%20decode%2C%20and%20even%20resize%20the%20images%20within%20our%20DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(daft)%3A%0A%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Fetch%20open%20data%20from%20the%20National%20Gallery%20of%20Art%0A%20%20%20%20%20%20%20%20daft.read_csv(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A%2F%2Fgithub.com%2FNationalGalleryOfArt%2Fopendata%2Fraw%2Frefs%2Fheads%2Fmain%2Fdata%2Fpublished_images.csv%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Working%20only%20with%20first%205%20rows%20to%20reduce%20latency%20of%20image%20fetching%20during%20this%20example%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.limit(5)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Select%20the%20object%20ID%20and%20the%20image%20thumbnail%20URL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.select(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20daft.col(%22depictstmsobjectid%22).alias(%22objectid%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20daft.col(%22iiifthumburl%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Download%20the%20content%20from%20the%20URL%20(string%20-%3E%20bytes)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.url.download(on_error%3D%22null%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Decode%20the%20image%20bytes%20into%20an%20image%20object%20(bytes%20-%3E%20image)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.image.decode()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.alias(%22thumbnail%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Use%20Daft's%20built-in%20image%20resizing%20function%20to%20create%20smaller%20thumbnails%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.with_column(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22thumbnail_resized%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Resize%20the%20'thumbnail'%20image%20column%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20daft.col(%22thumbnail%22).image.resize(w%3D32%2C%20h%3D32)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Execute%20the%20plan%20and%20bring%20the%20results%20into%20memory%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.collect()%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%3E%20Example%20inspired%20by%20the%20great%20post%20%5BExploring%20Art%20with%20TypeScript%2C%20Jupyter%2C%20Polars%2C%20and%20Observable%20Plot%5D(https%3A%2F%2Fdeno.com%2Fblog%2Fexploring-art-with-typescript-and-jupyter)%20published%20on%20Deno's%20blog.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22In%20later%20chapters%2C%20we'll%20explore%20in%20more%20detail%20how%20to%20work%20with%20these%20image%20objects%20and%20other%20complex%20types%2C%20including%20applying%20User-Defined%20Functions%20(UDFs)%20for%20custom%20processing.%20Until%20then%2C%20you%20can%20%5Btake%20a%20look%20at%20a%20more%20complex%20example%5D(https%3A%2F%2Fblog.getdaft.io%2Fp%2Fwe-cloned-over-15000-repos-to-find)%2C%20in%20which%20Daft%20is%20used%20to%20clone%20over%2015%2C000%20GitHub%20repos%20to%20find%20the%20best%20developers.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%A7%91%E2%80%8D%F0%9F%92%BB%20Designed%20for%20Developers%3A%20Python%20and%20SQL%20Interfaces%0A%0A%20%20%20%20Daft%20aims%20to%20be%20developer-friendly%20by%20offering%20flexible%20ways%20to%20interact%20with%20your%20data%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Pythonic%20DataFrame%20API**%3A%20If%20you've%20used%20Pandas%2C%20Polars%20or%20similar%20libraries%2C%20Daft's%20Python%20API%20for%20DataFrames%20will%20feel%20quite%20natural.%20It%20provides%20a%20rich%20set%20of%20methods%20for%20data%20manipulation%2C%20transformation%2C%20and%20analysis.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**SQL%20Interface**%3A%20For%20those%20who%20prefer%20SQL%20or%20have%20existing%20SQL-based%20logic%2C%20Daft%20allows%20you%20to%20write%20queries%20using%20SQL%20syntax.%20Daft%20can%20execute%20SQL%20queries%20directly%20or%20even%20translate%20SQL%20expressions%20into%20its%20native%20expression%20system.%0A%0A%20%20%20%20This%20dual-interface%20approach%20allows%20developers%20to%20choose%20the%20most%20appropriate%20tool%20for%20their%20specific%20task%20or%20leverage%20existing%20skills.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(daft)%3A%0A%20%20%20%20df_simple%20%3D%20daft.from_pydict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22item_code%22%3A%20%5B101%2C%20102%2C%20103%2C%20104%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22quantity%22%3A%20%5B5%2C%200%2C%2012%2C%207%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22region%22%3A%20%5B%22North%22%2C%20%22South%22%2C%20%22North%22%2C%20%22East%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(df_simple%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_simple)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Pandas-flavored%20API%0A%20%20%20%20df_simple.where(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(df_simple%5B%22quantity%22%5D%20%3E%200)%20%26%20(df_simple%5B%22region%22%5D%20%3D%3D%20%22North%22)%0A%20%20%20%20).collect()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(daft%2C%20df_simple)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Polars-flavored%20API%0A%20%20%20%20df_simple.where(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(daft.col(%22quantity%22)%20%3E%200)%20%26%20(daft.col(%22region%22)%20%3D%3D%20%22North%22)%0A%20%20%20%20).collect()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(daft)%3A%0A%20%20%20%20%23%20SQL%20Interface%0A%20%20%20%20daft.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22SELECT%20*%20FROM%20df_simple%20WHERE%20quantity%20%3E%200%20AND%20region%20%3D%20'North'%22%0A%20%20%20%20).collect()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%9F%A3%20Daft's%20Value%20Proposition%0A%0A%20%20%20%20So%2C%20what%20makes%20Daft%20special%3F%20It's%20the%20combination%20of%20these%20design%20choices%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20%20%20A%20**Rust-based%20core%20engine**%20provides%20a%20solid%20foundation%20for%20performance%20and%20memory%20management.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Built-in%20scalability**%20means%20your%20code%20can%20transition%20from%20local%20development%20to%20distributed%20clusters%20(with%20Ray)%20with%20minimal%20changes.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Native%20handling%20of%20multimodal%20data**%20opens%20doors%20for%20complex%20ML%2FAI%20and%20analytics%20tasks%20that%20go%20beyond%20traditional%20tabular%20data.%0A%20%20%20%20*%20%20%20**Developer-centric%20Python%20and%20SQL%20APIs**%20offer%20flexibility%20and%20ease%20of%20use.%0A%0A%20%20%20%20These%20elements%20combine%20to%20make%20Daft%20a%20versatile%20tool%20for%20tackling%20modern%20data%20challenges.%0A%0A%20%20%20%20And%20this%20is%20just%20scratching%20the%20surface.%20Daft%20is%20a%20growing%20data%20engine%20with%20an%20ambitious%20vision%3A%20to%20unify%20data%20engineering%2C%20analytics%2C%20and%20ML%2FAI%20workflows%20%F0%9F%9A%80.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20daft%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20daft%2C%20mo%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A