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pinned dependencies

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
build-system, tooling

Direzione di ricerca

Inizia esaminando l’attuale requirements.txt e gli esempi di dipendenze descritti nell’issue. Confronta i requisiti esistenti con l’approccio proposto basato su pinning o lock-file, quindi identifica quali pacchetti COMPAS e file delle dipendenze rientrano nell’ambito. Il lavoro è completato quando il progetto dispone di una strategia per le dipendenze concordata e riproducibile, applicata in modo coerente all’intero ambito indicato.

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

Descrizione

I think not pinning dependencies (scipy==1.1 vs scipy>=1.1) is problematic.

networkx >= 3.0
numpy >= 1.15.4
scipy >= 1.1

for example numpy >= 1.15.4 might imply installing numpy 2.0 with breaking changes / or introducing compatibility issues downstream (I mean related compas_*** packages).
Since compas is a foundational library, dependencies have to be pinned rather than loosely suggested as in the current situation.

modern tools such as pixi offer deterministic builds (via Lock files) which is incredible robust; by that I mean that the requirements.txt deviates too much from the gold standard.

the lack of well defined requirements is seen in some of the best packages in the compas eco system

Image

here compas is a dependency and I think there is a difference in pinning a foundational library vs those that depend on it.

by that I mean that it would be highly productive to refactor requirements.txt across the board.

@tomvanmele & @gonzalocasas curious to have your point of view

Lingua principale
Python
Stelle
387
Fork
124
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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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