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Compressing the discovery cache

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Inizia individuando il codice che crea e legge la directory dei documenti della cache di discovery, usando le dimensioni della cache di v2.114.0 come riferimento. Confronta gli approcci di compressione disponibili nella libreria standard di Python e verifica come la cache viene impacchettata nelle immagini Docker. Il lavoro è completato quando la cache è sostanzialmente più piccola, continua a essere utilizzabile dalla libreria e migliora le dimensioni di build o deploy.

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

Descrizione

priority: p3 type: feature request

#2315 shaved off a bit more than 20MB of the discovery cache, by removing the json indentation.
Currently there's still 74.6MB remaining, and it appears to be growing steadily over time (from 81MB on 2023-03-31 to 94MB on 2024-01-15).

So while #2315 definitely helped, I believe that it's a good idea to consider reducing the size even further. I believe that this could significantly improve build/deploy times of the many docker images that use this library. For reference, the current latest python-slim docker image is less than 50MB.

An easy win would be to use compression.
To illustrate: if I manually zip the entire documents directory of 74.6MB in v2.114.0 using the pop-os default gnome archive manager, I end up with an archive of 11.9MB.
Creating a documents.tar.xz in the same way makes this 4.6MB.

It should be possible to achieve similar levels of compression by using Python's standard compression libraries, e.g. zlib, zipfile, or lzma.

Lingua principale
Python
Stelle
8.9k
Fork
2.6k
Merge medio
2g 1h
PR unite (30g)
16

Guida per i contributori

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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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