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Standardization of API provided to the Python runtime

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
20/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
api

Línea de trabajo

Comienza revisando el issue 2665 de ipywidgets enlazado y comparando las API de IPython e ipykernel utilizadas por xeus-python. Define el alcance y los requisitos de compatibilidad para una API compartida de Python-kernel, incluido si es apropiado un módulo de kernel creado dinámicamente; el trabajo estará terminado cuando se hayan acordado el límite de la API y la ruta de adopción.

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

Descripción

With the new Python kernels which are now arising, it may be interesting to define a scoped API that a Python kernel must make available for the Python runtime.

For example, xeus-python monkey-patches IPython.display, IPython.clear_output, etc... I just opened https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets/issues/2665 in ipywidgets to list the IPython and ipykernel APIs that we are using and may be included in this limited API.

Instead of monkey-patching and using the IPython module, a way to go may be for the kernel to dynamically create a "kernel" python module that has all these functions...

This somewhat goes along the lines of @Carreau's remark on points of convergence between ipykernel and xeus-python:

If users needs to switch between ipykernel and Xeus-python depending on wether they want to use a given magic or the debugger the experience will be sub-par. If we have to choose, a clear distinction of features would be better than two almost similar projects.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
734
Forks
411
Merge medio
1 d 2 h
PR fusionados (30 d)
9

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

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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