Enhance and Clarify Code Coverage Reporting in Pytest Framework
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- documentation, testing-qa
Línea de trabajo
The issue names no files, tests, or entry points. Begin by locating the pytest, coverage, and CI configuration, then document whether pytest-cov or another tool is used, the current coverage percentage, included and excluded modules, and how reports are generated and consumed.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Currently, the repository uses pytest for unit testing, but there is limited visibility into how code coverage is being measured and reported. There is no clear configuration or documentation indicating:
- Whether coverage is being tracked using pytest-cov or another tool
- What the current coverage percentage is
- Which modules/files are included or excluded from coverage
- How coverage reports are generated and consumed (CLI, HTML, CI pipeline, etc.)
This makes it difficult to evaluate test completeness and identify untested parts of the codebase.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 135
- Forks
- 44
- Merge medio
- 6 d 20 h
- PR fusionados (30 d)
- 2
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin 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 microsoft/data-factory-testing-framework
-
A new ExpressionRuntime (Lark grammar compile) per evaluated expression makes evaluation ~5x slowerPosiblemente ocupada @florian-burelli la tomó hace 20 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 86/100
-
item() equal to 0 raises StateIterationItemNotSetError (falsy item treated as unset)Posiblemente ocupada @florian-burelli la tomó hace 20 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
-
IfCondition evaluates the expressions of the branch not taken (case-sensitive "activities" check)Posiblemente ocupada @florian-burelli la tomó hace 20 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 84/100
-
DataFactoryTestingFrameworkExpressionsEvaluator adds status property even if None is set.Posiblemente ocupada @LeonardHd la tomó hace 455 días. Abiertobug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
Todos los issues de microsoft/data-factory-testing-framework
Issues similares
-
parse names a key after a top-level multi() threshold Bitcoin Core v31.1 refuses as not validAbierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
btclib-org/btclib-wallet#587 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
documentation
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
Judgment-Pack/judgment-pack-spec#275 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
ai-generated
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 77/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
documentation good first issue priority: low size: XS
Dificultad 1/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 92/100
yeongseon/azure-functions-doctor-python#651 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 65/100
Changaco/python-libarchive-c#146 ·