pyright support via dataclass transforms
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Start with pyright's specs/dataclass_transforms.md and the linked pyright PR 1773, then compare them with attrs' current decorator semantics. Clarify the intended next-generation decorator support and implementation scope with maintainers; done means an agreed, working integration that supports the relevant dataclass-transform recommendations.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
pyright is adding support for attrs classes in static type checking through a source-level extension mechanism called dataclass transforms. This will provide support the strict-subset of attrs class semantics implemented as standard-library dataclasses in pyright, and by extension pylance and VS Code.
Relevant project issues include:
https://github.com/microsoft/pyright/discussions/1782 - Discussion thread for feature
https://github.com/microsoft/pylance-release/issues/226 - pylance tracking issue.
https://github.com/microsoft/pyright/issues/146 - pyright ur-issue.
https://github.com/microsoft/pyright/pull/1773 - Initial PR
https://github.com/microsoft/pyright/blob/master/specs/dataclass_transforms.md - Current spec in master
Would y'all be open to a PR implemented the recommendations in the linked specification?
Perhaps there's a dialog to be had to ensure that the upcoming next-gen decorator semantics can be supported via this extension mechanism? (I don't have enough of the picture in mind to understand whether this is true.)
edit - Updating cross-refs I'd originally missed and rephrasing description. This connection had already been made!
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 5.8k
- Fork
- 490
- Merge medio
- 1h 45m
- PR unite (30g)
- 1
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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