Convert schema-like objects to dataclasses
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Inizia esaminando i dizionari paralleli in constants.py, soprattutto il formula term system e la sezione CF-supported Parametric Vertical Coordinates collegata nell’issue. Esamina la codebase insieme all’issue #942 alla ricerca di altri oggetti simili a schemi e considera solo i candidati con un consumer realmente utile; il lavoro è completo quando i casi meritevoli hanno schemas espliciti basati su dataclass, senza over-engineering.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
As well as incorporating enumerations (see #942), there are objects in the codebase where we could convert to further data classes in order to better encode and handle their schema-like nature. Though we should only do so if a genuinely useful case for the logic using them, to avoid over-engineering.
An immediate example I see is from the parallel dictionaries in the constants module, e.g. the formula term system, where the same key space for the CF-supported Parametric Vertical Coordinates are spread across four parallel dicts which each define constraints set out in Appendix D of the CF Conventions:
and where conversion to data classes of a template similar to the following would make the underlying schema explicit and improve readability/maintainability:
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class FormulaDefinition:
standard_names: dict
units: dict
max_dimensions: dict
computed_standard_names: dict
But we can systematically survey the codebase for further candidates, ideally at the same time as we plan #942.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 151
- Fork
- 23
- Merge medio
- 21h 29m
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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