Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

Consider adding decorators to work with generators

Ouverte
#589 2 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
35/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
python

Piste de recherche

Commencez par reproduire les exemples avec le décorateur existant returns.result.safe et examinez la manière dont il gère le générateur numbers. Comparez ce comportement avec la sortie proposée de safe_iter ; c’est terminé lorsqu’un générateur décoré peut être parcouru et produit les objets Success attendus.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

enhancement help wanted

After think a lot about #355 it will be great to provide the same mechanisms we have to "normal" functions to generators!
It is not uncommon to see generators in many Python code, we use it when reading a file, iterating over Query objects and so on!

Today is impossible to work with generators using our current set of decorators like @safe:

>>> from typing import Generator
>>> from returns.result import safe
>>>
>>> def numbers() -> Generator[int, None, None]:
...     for x in range(2):
...         yield x
...
>>> for number in numbers():
...     print(number)
...
0
1
>>> for number in safe(numbers)():
...     print(number)
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: '_Success' object is not iterable

Expected behavior:

>>> from returns.result import safe_iter
>>>
>>> for number in safe_iter(numbers)():
...     print(number)
...
<returns.result._Success object at X>
<returns.result._Success object at X>
Langage dominant
Python
Étoiles
4.4k
Forks
155
Merge moyen
2 h 2 min
PR mergées (30 j)
20

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de dry-python/returns

Toutes les issues de dry-python/returns

Issues similaires

Plus d'issues Python

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.