Expose Move_Effect in API
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
Línea de trabajo
Comienza en el punto de entrada de la API que expone los datos de los movimientos y sigue cómo se representa la tabla Move_Effect; compara el tratamiento de short_effect y long_effect, incluido el cambio de #1031. La tarea estará completa cuando los clientes puedan recuperar registros de Move_Effect y distinguir sus campos para la agregación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
It would be kinda interessting for data research (at least for me), to expose the Move_Effect table in API.
I have an issue in my code, where apparently the short_effect of multiple Move_Effects is the same, compared to their long_effect, (ignoring that all of them in the change for #1031 now have the move effect chance in there), so i cant just group by the effect prose when looping over the list of moves to get.
Knowing that there are 1k moves, but only ~400 move effects, makes me wanna know what the most used move_effects are overall. (Count how many pokemon knows a move, then group by move_effect, and do some filtering on the moves if needed).
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 5.4k
- Forks
- 1.2k
- Merge medio
- 2 d 12 h
- PR fusionados (30 d)
- 18
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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