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Add iter()/aiter() for filter-based lazy iteration

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Los mantenedores suelen responder en 5 días

@Aryan-Pardeshi ya está trabajando en esto.

Desde el 9/8/2026.

  • #682 de @Aryan-Pardeshi — abierto

Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
52/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python, redis
Área
databases

Línea de trabajo

Lee primero las implementaciones existentes de paginate() y scan_by_pattern() y sus pruebas de integración; después, sigue las rutas de las expresiones de filtro del índice para las APIs síncronas y asíncronas. Se considera terminado cuando las expresiones selectivas y con comodines transmiten de forma perezosa una cobertura de claves completa y determinista sin materializar el resultado completo, y las pruebas de integración verifican ambos iteradores.

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

Descripción

enhancement

Summary

Add lazy filter-based ID/key iteration APIs for index maintenance and agent pipelines.

Level: Intermediate

Current State

  • paginate() yields full document records, not IDs/keys only.
  • scan_by_pattern() works on raw Redis key patterns and returns a materialized list.
  • No index filter-expression based generator for IDs/keys.

Proposed Change

  • Add lazy iterators over keys included in an index in Redis optionally applying some filtering:
    • iter(filter_expression...)
    • aiter(filter_expression,...)
  • Yield as a generator of said keys?

Definition of Done

  • Iteration is lazy (streaming batches, no full list required).
  • Works for selective and wildcard filter expressions.
  • Integration tests verify complete and deterministic coverage.

Out of Scope

  • Arbitrary cursor checkpoints or resumable iterators.
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
431
Forks
107
Merge medio
5 d 17 h
PR fusionados (30 d)
16

Preparar el entorno

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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