Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Add pytest fixture to clean up the IO loop

Aperta
#471 4 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
38/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
testing-qa

Direzione di ricerca

Start by locating the streamz unit tests and the existing pristine_loop fixture. Compare that fixture with the proposed loop_cleaner cleanup, then run the affected tests to reproduce the running-event-loop error. Done means the tests leave no running or open global asyncio event loop and pass reliably with the jupyter_core change described.

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

Descrizione

I recently came across this error in my unit tests:

RuntimeError: This event loop is already running

The error doesn't come from streamz, it's from jupyter_core, in this recent change.

But it is triggered because my streamz tests don't clean up properly after them selves.
They leave the global async event loop, asyncio.get_event_loop(), in a running state.

To fix it I had to add this fixture to my unit tests:

@pytest.fixture(autouse=True)
def loop_cleaner():
    yield None
    close_io_loop()


def close_io_loop():

    IOLoop().current().stop()
    IOLoop().current().close()
    assert not asyncio.get_event_loop().is_running()
    asyncio.get_event_loop().close()
    assert asyncio.get_event_loop().is_closed()
    asyncio.set_event_loop(None)

It's a bit similar to the existing pristine_loop, but doesn't exactly do the same thing (afaict).

I hope this can help any one having similar issues.

Lingua principale
Python
Stelle
1.3k
Fork
149
Merge medio
17h 39m
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

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.

Altre issue di python-streamz/streamz

Tutte le issue di python-streamz/streamz

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.