Allow to supress output.
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 2/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-3 Stunden
- Anfängerfreundlichkeit
- 48/100
Rechercherichtung
Beginne am im Issue gezeigten Fire-Einstiegspunkt und reproduziere das pandas.DataFrame-Beispiel. Verfolge, wo das zurückgegebene Objekt gerendert wird, und überprüfe dann, dass ein Opt-out diese automatische Beschreibung unterdrückt, während die innerhalb der umschlossenen Funktion ausgegebene Ausgabe erhalten bleibt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
I propose we allow to supress output.
def Fire(component=None, command=None, name=None, serialize=None, supress_output=False):
...
if not supress_output:
_PrintResult(
component_trace, verbose=component_trace.verbose, serialize=serialize)
Why?
Let's try to wrap a function that returns a pd.DataFrame with Fire:
import pandas as pd
from os import PathLike
from fire import Fire
from functools import wraps
def do_stuff_with_df(path: PathLike) -> pd.DataFrame:
df = pd.read_csv(path)
print("***Print inside func***")
# Do stuff here, save .csv and such.
...
# return for usage in other funcs
return df
if __name__ == "__main__":
Fire(do_stuff_with_df)
And this is the output.
python .\test.py --path dummy.csv
***Print inside func***
NAME
test.py --path dummy.csv - Two-dimensional, size-mutable, potentially heterogeneous tabular data.
SYNOPSIS
test.py --path dummy.csv GROUP | COMMAND | VALUE
DESCRIPTION
Data structure also contains labeled axes (rows and columns).
Arithmetic operations align on both row and column labels. Can be
thought of as a dict-like container for Series objects. The primary
pandas data structure.
(We can scroll down for more!)
...
We get a description of pd.DataFrame. And we have to press Q enter normal terminal again.
That's quite inconvenient. A user would have to create and apply wrapper to not get this description.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 28.2k
- Forks
- 1.5k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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