Parallel packages (kafka-python & kafka) can cause unexpected behavior
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- kafka, python
- Ambito
- build-system
Direzione di ricerca
Leggi l’issue #82 ed esamina i metadati del pacchetto in setup.py, quindi riproduci entrambi gli ordini di installazione di pip mostrati qui in un virtualenv pulito. Una modifica completa dovrebbe definire come possono coesistere i pacchetti paralleli kafka e kafka-python senza che uno sovrascriva l’altro, e verificare il comportamento risultante degli import e delle versioni.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I know this stems from #82, but the solution with having parallel copies of the same package can lead to unexpected behavior. Whichever package is installed later overwrites the one installed previously.
$ mkvirtualenv kafka-versions
$ pip install kafka-python==1.3.5
$ pip install kafka==1.0.0 # this emulates some 3rd party package requiring it
$ python -c 'import kafka; print(kafka.__version__)'
1.0.0
$ virtualenv --clear
$ pip install kafka==1.0.0 # this emulates some 3rd party package requiring it
$ pip install kafka-python==1.3.5
$ python -c 'import kafka; print(kafka.__version__)'
1.3.5
$ pip freeze
kafka==1.0.0
kafka-python==1.3.5
six==1.11.0
Maybe a solution would be to convert kafka package into a shim package with no code, only setup.py with kafka-python in the install_requires?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 5.9k
- Fork
- 1.5k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
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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