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Explore PytOptInferface for writing matrix over native C API

Aperta
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
backend

Direzione di ricerca

Nell’issue non sono identificati file, test o punti di ingresso. Inizia esaminando le interfacce dirette per solver Python esistenti di Linopy e il benchmark per la costruzione di matrici di PyOptInterface, quindi determina se un’integrazione è fattibile e quale lavoro di compatibilità richiederebbe. Il lavoro sarà considerato completato quando sarà stato deciso l’ambito dell’integrazione e sarà stato concordato un piano di validazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

discussion performance solver interface

Background

Linopy either constructs a big matrix itself and stores it in a standardized file format such as the “LP” or the “MPS” file format or writes the matrix through direct Python solver interfaces. Linopy uses xarray and, therefore, has good memory and speed performance in creating the matrix/lp files. The syntax is also easier to read compared to Jump.

PyOptInterface was just released now (April 2024) by @metab0t and its benchmark shows that the speed in constructing the matrix is comparable to Jump.

Explore

Can we use PyOptInterface within Linopy to speed up the matrix construction?

Lingua principale
Python
Stelle
257
Fork
87
Merge medio
1g 3h
PR unite (30g)
42

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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