Parallel packages (kafka-python & kafka) can cause unexpected behavior
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- kafka, python
- Área
- build-system
Línea de trabajo
Lee el issue #82 e inspecciona los metadatos del paquete en setup.py; después, reproduce ambos órdenes de instalación de pip mostrados aquí en un virtualenv limpio. Un cambio completo debe definir cómo pueden coexistir los paquetes paralelos kafka y kafka-python sin que uno sobrescriba al otro, y verificar el comportamiento resultante de importación y versión.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I know this stems from #82, but the solution with having parallel copies of the same package can lead to unexpected behavior. Whichever package is installed later overwrites the one installed previously.
$ mkvirtualenv kafka-versions
$ pip install kafka-python==1.3.5
$ pip install kafka==1.0.0 # this emulates some 3rd party package requiring it
$ python -c 'import kafka; print(kafka.__version__)'
1.0.0
$ virtualenv --clear
$ pip install kafka==1.0.0 # this emulates some 3rd party package requiring it
$ pip install kafka-python==1.3.5
$ python -c 'import kafka; print(kafka.__version__)'
1.3.5
$ pip freeze
kafka==1.0.0
kafka-python==1.3.5
six==1.11.0
Maybe a solution would be to convert kafka package into a shim package with no code, only setup.py with kafka-python in the install_requires?
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 5.9k
- Forks
- 1.5k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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
- 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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