Legacy Python 3.8 mypy rejects datetime search index NumPy array annotations
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 52/100
Direzione di ricerca
Start with graphistry/compute/gfql/datetime_search_index.py at lines 194 and 256, then compare the shared ArrayLike and Buffer definitions in graphistry/compute/typing.py. Run the reported Python 3.8 environment command, python -m mypy --config-file mypy.ini graphistry, to reproduce the errors. Done means the legacy type check passes without changing datetime cache behavior or increasing hygiene baselines.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Full package type checking on Python/NumPy 3.8.20 1.24.4 with mypy1.14.1 reports two errors in graphistry/compute/gfql/datetime_search_index.py:
- Line194: the returned NumPy int8 ndarray is rejected as the shared
ArrayLikeprotocol. - Line256:
memoryview(ndarray)is rejected againstBuffer.
Both the helper and graphistry/compute/typing.py are byte-identical at master 97e7f6619480a360d03c1123942aeab293335894 and the current GFQL stack. A separate check of the exact master helper reproduces both errors. These are pre-existing legacy typing failures; no GFQL runtime changes were made for them. Modern mypy2.4.0 checks all358 package files successfully.
Reproduction with an existing Python3.8 environment containing mypy1.14.1 and the repository dependencies:
python -m mypy --config-file mypy.ini graphistry
Resolve the legacy annotation/stub compatibility without changing datetime cache behavior or increasing hygiene baselines. This follow-up is separate from the GFQL indexing/performance stack.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.6k
- Fork
- 229
- Merge medio
- 1g 5h
- PR unite (30g)
- 99
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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