testdata/expected/results-offline.csv is quite big
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Refactoring
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- testing-qa
Direzione di ricerca
Inizia da testdata/expected/results-offline.csv e traccia il modo in cui vengono confrontati i file dei risultati attesi e i file dei risultati, nonché il modo in cui le relative differenze vengono utilizzate per analizzare le discrepanze. Determina se i dati possono essere suddivisi senza perdere quel comportamento di confronto; il lavoro è considerato completato quando i dati attesi sono più piccoli o partizionati e l’analisi delle differenze esistente rimane utilizzabile, con un piano documentato se non può essere modificata direttamente.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
testdata/expected/results-offline.csv was already kind of big and you've 4x it, into 12k lines (1.3MB). Any way to break it into smaller files? If not in this MR, at least a plan on how we could achieve that
I have considered that.
The main problem here is, in the current implementation the file diff between expected and result is used as a strategy to analyze differences.
Breaking into per test files might help reducing the big file problem, but I am not sure this is a good solution here.
Do you have any suggestions?
Originally posted by @alanpeixinho in https://github.com/kernelci/regzbot/issues/33#issuecomment-4970279258
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 5
- Fork
- 5
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun 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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