[MNT] Replace Live Server Calls with Mocks in Unit Tests
Les mainteneurs répondent en général sous 2 jours
@Sandipmandal25 y travaille déjà.
Depuis le 19/2/2026.
- #1664 par @Sandipmandal25 — ouverte
- #1674 par @Sandipmandal25 — ouverte
- #1677 par @omkar-334 — ouverte
- #1679 par @Rahuldrabit — ouverte
- #1681 par @Jay2006sawant — ouverte
- #1682 par @Jay2006sawant — ouverte
- #1683 par @omkar-334 — ouverte
- #1684 par @Sachin0496 — ouverte
- #1695 par @KanishqGandharv219 — ouverte
- #1700 par @Sumitb09 — ouverte
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Refactorisation
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- testing-qa
Piste de recherche
Start by inspecting the listed test files for the production_server and test_server markers, then read openml._api_calls._send_request and its requests.Session usage. Replace the remote calls with mocks or patches in a focused test-file subtask, and run the affected pytest tests to confirm they pass without contacting the live server.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Several tests currently rely on direct connections to the live server (production/test), which can cause race conditions, server overload, and sporadic failures (see https://github.com/openml/openml-python/issues/1586). To ensure these remain true unit tests, they should use mocks/patches instead of the remote server.
Steps:
- Identify tests using the remote server, e.g., marked with
"production_server"or"test_server". - Mock or patch
requests.Sessionin tests relying onopenml._api_calls._send_request. Alternatively, higher-level mocking can be used to simplify implementation.
Affected test files (can be separate sub-tasks/PRs):
- test_datasets/test_dataset_functions.py
- test_datasets/test_dataset.py
- test_evaluations/test_evaluation_functions.py
- test_flows/test_flow_functions.py
- test_flows/test_flow.py
- test_openml/test_api_calls.py
- test_runs/test_run_functions.py
- test_runs/test_run.py
- test_runs/test_trace.py
- test_setups/test_setup_functions.py
- test_study/test_study_functions.py
- test_tasks/test_classification_task.py
- test_tasks/test_clustering_task.py
- test_tasks/test_learning_curve_task.py
- test_tasks/test_regression_task.py
- test_tasks/test_supervised_task.py
- test_tasks/test_task_functions.py
- test_tasks/test_task_methods.py
- test_tasks/test_task.py
- test_utils/test_utils.py
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 366
- Forks
- 306
- Merge moyen
- 2 j 9 h
- PR mergées (30 j)
- 4
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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