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Improve test coverage.

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
testing-qa

Direzione di ricerca

Inizia individuando gli entry point di inizializzazione e vincoli menzionati: make_background_from_wrf, make_initialization_from_hrr e make_constraint_from_era5. Esamina la suite di test esistente e aggiungi la copertura per queste funzioni, incluso il caso file_name=None; quindi aggiungi unit test per il motore del Lagrangiano aumentato. Il lavoro è completato quando i percorsi nominati non-TensorFlow e il comportamento di auglag sono coperti da test superati.

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

Descrizione

Codecov has been installed and run for PyDDA. Serious improvements are needed to the current test suite as overall coverage is 58%. Some of this is because the tensorflow tests are skipped since it is an optional dependency. However, the non tensorflow-related functions

The following functions need unit tests to improve the test coverage:
pydda.initialization.make_background_from_wrf
pydds.initialization.make_initialization_from_hrr
pydda.constraints.make_constraint_from_era5 needs a test for file_name=None
Unit tests for the augmented Lagrangian (auglag) engine.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
112
Fork
49
Merge medio
10h 8m
PR unite (30g)
4

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

  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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