multi-line prints in async def main are sometimes mis-indented

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@dchaudhari7177 ya está trabajando en esto.

Desde el 9/8/2026.

  • #71 de @dchaudhari7177 — abierto

Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
testing-qa

Línea de trabajo

Comienza reproduciendo el problema con el ejemplo de Python del informe, centrándote en la salida de varias líneas producida por async def main. Después, sigue cómo pytest-examples gestiona la salida capturada del ejemplo y la indentación. Se considera terminado cuando las impresiones mostradas en varias líneas conservan la indentación prevista sin afectar al ejemplo circundante.

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

Descripción

import asyncio
import time

from pydantic_evals import Case, Dataset

# Create a dataset with multiple test cases
dataset = Dataset(
    cases=[
        Case(
            name=f'case_{i}',
            inputs=i,
            expected_output=i * 2,
        )
        for i in range(5)
    ]
)


async def double_number(input_value: int) -> int:
    """Function that simulates work by sleeping for a second before returning double the input."""
    await asyncio.sleep(0.1)  # Simulate work
    return input_value * 2

async def main():
    # Run evaluation with unlimited concurrency
    t0 = time.time()
    report_default = await dataset.evaluate(double_number)
    print(f'Evaluation took less than 0.2s: {time.time() - t0 < 0.2}')
    #> Evaluation took less than 0.2s: True
    report_default.print()
"""
  Evaluation Summary:
     double_number
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ Case ID  ┃ Duration ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ case_0   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_1   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_2   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_3   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_4   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ Averages │  101.0ms │
└──────────┴──────────┘
"""

    # Run evaluation with limited concurrency
    t0 = time.time()
    report_limited = await dataset.evaluate(double_number, max_concurrency=1)
    print(f'Evaluation took more than 0.5s: {time.time() - t0 > 0.5}')
    #> Evaluation took more than 0.5s: True
    report_limited.print()
"""
  Evaluation Summary:
     double_number
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ Case ID  ┃ Duration ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ case_0   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_1   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_2   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_3   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ case_4   │  101.0ms │
├──────────┼──────────┤
│ Averages │  101.0ms │
└──────────┴──────────┘
"""
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
181
Forks
29
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

  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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