[BUG]: Unnecessary `UserWarning` when using `fig.write_image()` with `kaleido.start_sync_server()`
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 74/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
Línea de trabajo
Comienza en plotly/io/_kaleido.py, alrededor de la llamada a kaleido.calc_fig_sync() en la línea 185, y luego sigue cómo fig.write_image() construye sus argumentos. Reproduce el ejemplo con kaleido.start_sync_server() y confirma que no aparece ninguna advertencia cuando no se proporcionan opciones de Kaleido, mientras que se mantiene el comportamiento de advertencia existente para las opciones proporcionadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Description
When using kaleido.start_sync_server(), fig.write_image() emits a UserWarning on every call, even though no kopts are specified.
The warning is:
plotly\io\_kaleido.py:185: UserWarning: The kopts argument is ignored if using a server.
img_bytes = kaleido.calc_fig_sync(
The image is generated successfully, but since no kopts are specified, it seems that this warning should not be emitted.
It looks like Plotly passes kopts to kaleido.calc_fig_sync() even when no Kaleido options are specified.
Would it be possible for Plotly to avoid passing kopts when no Kaleido options were specified, or otherwise avoid this warning in this case?
Steps to reproduce
import plotly.express as px
import kaleido
fig = px.line(x=[0, 1], y=[0, 1])
kaleido.start_sync_server()
fig.write_image("a.png") # success, but UserWarning
kaleido.stop_sync_server()
Notes
- plotly 7.1.0
- kaleido 1.4.0
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 18.8k
- Forks
- 2.9k
- Merge medio
- 14 h 12 min
- PR fusionados (30 d)
- 19
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una 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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