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`LogRecord` should normalize falsy `exc_info` values

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
72/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
backend

Línea de trabajo

Empieza en Lib/logging/init.py, en la ruta de llamada de logging citada en el issue, donde exc_info se normaliza antes de makeRecord. Revisa las pruebas de logging pertinentes y añade cobertura para valores falsy de exc_info, como False y None. El trabajo estará terminado cuando los valores falsy lleguen a LogRecord como None y las pruebas pasen.

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

Descripción

stdlib type-bug
Bug report

Pointed out by @tjkuson in python/typeshed#16466

According to the documentation, the exc_info argument to the log() group of function can be any falsy value to indicate that no exception information is provided. It's common to use either None or False here.

When a truthy value is provided, it is normalized to an exception info tuple before passing it to LogRecord. A falsy value is passed on unchanged:

https://github.com/python/cpython/blob/9112daed900c3314fa522043fc64ddbb2ecd4ca5/Lib/logging/__init__.py#L1678-L1682

This contradicts LogRecords documentation, which says that only None is accepted and that the exc_info field can be a tuple or None. The mypy primer run in python/typeshed#16466 shows that a few projects make this assumption. For example, sphinx:

        if record.exc_info is not None:
            raise SphinxWarning(message) from record.exc_info[1]

Solution: Normalize falsy values to None before passing them to makeRecord.

CPython versions tested on:

CPython main branch

Operating systems tested on:

No response

Linked PRs
  • gh-158840
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
77.6k
Forks
37.6k
Merge medio
1 d 16 h
PR fusionados (30 d)
612

Preparar el entorno

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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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