Flaky test: tests/migrate/test_memory_import.py::test_routes sees the import still running on Windows CI
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 76/100
Direzione di ricerca
Leggi tests/migrate/test_memory_import.py, in particolare test_routes intorno alla riga 497, e controlla come interroga GET /api/import/memory/job dopo aver applicato l’importazione. Esegui il test e verifica che attenda in modo affidabile il completamento invece di fallire quando il processo in background impiega più tempo su Windows. Il risultato atteso è che il test passi senza doverlo rieseguire in modo intermittente.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
tests/migrate/test_memory_import.py::test_routes failed once on Windows CI and passed on a re-run.
Where: branch feat/386-outcome-checks-2, run 38908685415 attempt 1, Engine tests (windows-latest): 1 failed, 2304 passed in 20:11.
What failed: line 497, assert now["id"] == job["id"] and now["status"] == "done" and now["facts"] == 3: the import job was still running.
Likely cause: after POST /api/import/chatgpt/apply the test polls GET /api/import/memory/job at most 200 times with time.sleep(0.02), about 4 seconds plus request time. The import runs in the background on the app's event loop and writes memories to SQLite; on a busy Windows runner with -n auto that took longer than the polling budget. Nothing was wrong with the result, only the wait.
Possible fix: poll against a deadline (e.g. 30 s) rather than a fixed number of 20 ms sleeps, or wait on the job's completion event.
Until fixed it is marked @pytest.mark.flaky(reruns=2), and CI's rerun summary lists it whenever it needs a rerun.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 710
- Fork
- 125
- Merge medio
- 8h 24m
- PR unite (30g)
- 183
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un 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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