testdata/expected/results-offline.csv is quite big
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Refactorización
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- testing-qa
Línea de trabajo
Comienza con testdata/expected/results-offline.csv y rastrea cómo se comparan los archivos de resultados esperados y los archivos de resultados, y cómo se utilizan sus diferencias para analizar las diferencias. Determina si los datos se pueden dividir sin perder ese comportamiento de comparación; se considera terminado cuando los datos esperados son más pequeños o están particionados y el análisis de diferencias existente sigue siendo utilizable, con un plan documentado si no se puede cambiar directamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
testdata/expected/results-offline.csv was already kind of big and you've 4x it, into 12k lines (1.3MB). Any way to break it into smaller files? If not in this MR, at least a plan on how we could achieve that
I have considered that.
The main problem here is, in the current implementation the file diff between expected and result is used as a strategy to analyze differences.
Breaking into per test files might help reducing the big file problem, but I am not sure this is a good solution here.
Do you have any suggestions?
Originally posted by @alanpeixinho in https://github.com/kernelci/regzbot/issues/33#issuecomment-4970279258
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 5
- Forks
- 5
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la 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.
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