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Visitor and evaluator edge cases can over-prune files or mishandle nulls

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
data, testing-qa

Direzione di ricerca

Inizia con _StrictMetricsEvaluator.visit_not_equal, visit_not_in ed eval, quindi esamina i metodi di confronto e visit_not_nan su ResidualVisitor. Esegui i test esistenti per stats, nullable partitions e il comportamento di NotNaN; il lavoro è completato quando i casi limite hanno una semantica coerente senza pruning non sicuro né errori nella gestione dei valori null.

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

Descrizione

Several visitor/evaluator edge cases appear unsafe or inconsistent:

  1. _StrictMetricsEvaluator.visit_not_equal / visit_not_in return ROWS_MUST_MATCH when a file can contain nulls or NaNs. Example stats with [null, 5] or [NaN, 5.0] and lower/upper bounds both 5 return true for NotEqualTo("x", 5) / NotIn("x", {5}), even though one row does not match. This can incorrectly mark whole files deleted.

  2. _StrictMetricsEvaluator.eval returns ROWS_MUST_MATCH for record_count <= 0. record_count=0 is vacuously true, but record_count=-1 is unknown per the local comment; even AlwaysFalse() returns true.

  3. ResidualVisitor comparison methods directly compare partition values to literals. A nullable identity partition value of None with LessThan("x", 1) raises TypeError, while row evaluation returns false.

  4. ResidualVisitor.visit_not_nan(None) returns AlwaysFalse, while expression evaluation treats NotNaN(None) as true. Existing tests encode both behaviors, so the semantics are inconsistent.

Validated against the current tree; examples use stats/partition shapes already supported by the repo tests.

Lingua principale
Python
Stelle
1.1k
Fork
589
Merge medio
2g 2h
PR unite (30g)
70

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

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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