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DANDI validation rejects Zarr v3 string arrays

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
70/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
numpy, python
Área
cli, data

Línea de trabajo

Comienza en el punto de entrada _ts_validate_zarr3 y reproduce el fallo con el ejemplo proporcionado de un array de strings de Zarr v3; después, ejecuta dandi validate strings.zarr. Sigue cómo la validación gestiona el dtype de string indicado y compáralo con los arrays que Zarr-Python puede leer. El trabajo estará terminado cuando los arrays de strings se validen correctamente y las comprobaciones existentes de arrays numéricos y booleanos sigan pasando.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

I converted an IBL session while testing hdmf-zarr's v3 migration and tried uploading it to sandbox dandiset 218696. dandi upload stopped at validation:

[zarr.tensorstore_cannot_open] .../identifier
    Error opening Zarr array with tensorstore

All 113 string arrays fail this check. The other 176 numeric and boolean arrays pass. Opening identifier directly with TensorStore gives:

Error parsing object member "data_type": string data type is not one of the supported data types

This is enough to reproduce the validation error:

import numpy as np
import zarr

group = zarr.open_group("strings.zarr", mode="w", zarr_format=3)
array = group.create_array("identifier", shape=(1,), dtype=np.dtypes.StringDType())
array[0] = "hello"

Then run dandi validate strings.zarr (outside a dandiset it also reports DANDI.NO_DANDISET_FOUND).

I used DANDI 0.78.0, TensorStore 0.1.85 and Zarr 3.3.0, overriding DANDI's zarr<=3.1.5 pin. I also checked an array written with Zarr 3.1.5 and TensorStore rejects it with the same dtype error.

I think _ts_validate_zarr3 is rejecting an encoding that Zarr-Python can read. Its docstring already says it should go away after the Zarr-Python 3 migration. Could we use Zarr-Python to validate these arrays? What do you think?

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
29
Forks
37
Merge medio
1 d 10 h
PR fusionados (30 d)
17

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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