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__dask_keys__ and future identifiers are different

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
distributed-systems, testing

Línea de trabajo

Comienza con distributed/tests/test_client.py::test_futures_of_sorted y reproduce la discrepancia entre df.dask_keys() y los futures devueltos, usando como contexto el fallo del pull request 8560 de distributed. El issue estará terminado cuando los identificadores coincidan y el test pase sin cambiar el orden esperado.

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

Descripción

When trying to fix dask/distributed test_client.py::test_futures_of_sorted

FAILED distributed/tests/test_client.py::test_futures_of_sorted - assert "('make-f63ce8128ed27f9b78bb64e3022a83de', 0)" in "<Future: finished, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-3bf19a79288c09d4910e4b935d098e2f', 0)>"

  • where "('make-f63ce8128ed27f9b78bb64e3022a83de', 0)" = str(('make-f63ce8128ed27f9b78bb64e3022a83de', 0))
  • and "<Future: finished, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-3bf19a79288c09d4910e4b935d098e2f', 0)>" = str(<Future: finished, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-3bf19a79288c09d4910e4b935d098e2f', 0)>)

They appear to be in order, but not the same identifiers.

Full comparison 
(Pdb) for k, f in zip(df.__dask_keys__(), futures): print(f"{k}: {f}")
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 0): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 0)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 1): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 1)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 2): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 2)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 3): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 3)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 4): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 4)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 5): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 5)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 6): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 6)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 7): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 7)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 8): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 8)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 9): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 9)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 10): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 10)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 11): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 11)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 12): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 12)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 13): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 13)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 14): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 14)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 15): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 15)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 16): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 16)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 17): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 17)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 18): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 18)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 19): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 19)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 20): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 20)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 21): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 21)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 22): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 22)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 23): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 23)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 24): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 24)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 25): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 25)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 26): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 26)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 27): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 27)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 28): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 28)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 29): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 29)>

xref: https://github.com/dask/distributed/pull/8560

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
89
Forks
26
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

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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