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Raw numpy scalar values get silently stored as corrupted BLOBs instead of being converted

Abierto Apto para principiantes
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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
75/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
numpy, python, sqlite

Línea de trabajo

Observe la función jsonify_if_needed() en db.py para ver cómo se convierten los valores antes de la inserción. El problema es que los tipos escalares de numpy como np.int64 no se reconocen y se almacenan como binarios. Agregue manejo para tipos escalares de numpy verificando np.generic o usando .item() para extraer el valor nativo de Python. Pruebe ejecutando el script de reproducción proporcionado y verificando que la salida sea {'col': 5}.

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

Descripción

While working on #872, I found that passing raw numpy scalar values (e.g. np.int64(5), not run through pandas or .item()) directly into insert_all() doesn't get converted to a normal SQLite INTEGER/REAL — instead it silently stores garbage binary data as a BLOB. Repro:

python
import sqlite_utils, numpy as np
db = sqlite_utils.Database(memory=True)
db["t"].insert_all([{"col": np.int64(5)}])
print(list(db["t"].rows))

{'col': b'\x05\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'} instead of {'col': 5}

This likely affects anyone using numpy arrays directly without pandas. Might be worth adding numpy-scalar handling to jsonify_if_needed() in db.py.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.2k
Forks
172
Merge medio
9 min
PR fusionados (30 d)
1

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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