Able to implement TAGS
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 30/100
Línea de trabajo
Comienza examinando Model.py y siguiendo cómo se representan actualmente las etiquetas junto con el flujo de trabajo de la UI descrito en el issue. No se mencionan pruebas ni otros puntos de entrada, así que determina primero el modelo de etiquetas previsto y el comportamiento respaldado por el repositorio antes de definir cuándo estaría completa la compatibilidad programática con etiquetas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Being able to set tags or use tags programatically enhances the organization of a lakehouse for us.
Since we can make it stored in a repo instead of manually changing it on the UI and having it referenced in a Model.py
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 24
- Forks
- 18
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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.
Más de databricks/databricks-sqlalchemy
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get_columns() missing @reflection.cache causes a warehouse round-trip on every reflection call Abierto
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 92/100
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get_foreign_keys() missing @reflection.cache causes excessive DESCRIBE TABLE EXTENDED queries Abierto
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 90/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 70/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
databricks/databricks-sqlalchemy#73 · 1 comentario ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
Todos los issues de databricks/databricks-sqlalchemy
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