Lift the Python <3.15 cap once dill supports Python 3.15
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評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 83/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 領域
- backend, build-system
調査の方向性
CondaPkg.tomlとAGENTS.mdの該当するメモを読みます。まず、uqfoundation/dill#755を含むdillのリリースがconda-forgeで利用できることを確認します。Pythonのバージョン上限を削除し、必要であればdillに下限を追加します。test/dataset.jlのnum_procテストとドキュメントのビルドを実行します。新しい環境でPython 3.15を解決でき、両方のチェックに合格したら完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
#95 caps Python at <3.15 in CondaPkg.toml, so new environments get 3.14. Lift the cap once dill releases support for 3.15.
On Python 3.15, dill 0.4.1 (the latest release on PyPI and conda-forge) can't pickle functions, because 3.15 removed code.co_lnotab:
>>> dill.dumps(lambda b: b)
AttributeError: 'code' object has no attribute 'co_lnotab'
datasets depends on dill in two places, which both fail on 3.15:
num_procsends the function to its worker processes with dill.ds.py.map(pyfn; num_proc=2)raises theAttributeErrorabove; this is what failed on CI in #85.map/filterfingerprint the transform with dill. On 3.15 this falls back to "couldn't be hashed properly, a random hash was used instead", so caching never reuses a result.
The fix is merged in dill (uqfoundation/dill#755, for uqfoundation/dill#753) but not released yet.
To lift the cap: once a dill release with #755 is on conda-forge, remove [deps.python] version = "<3.15" from CondaPkg.toml. If needed, add a dill lower bound. Also update the matching notes in AGENTS.md. CI's fresh environments then resolve 3.15 again. Check that the num_proc test in test/dataset.jl and the docs build pass.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 38
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 4時間 1分
- マージ済み PR（30日）
- 16
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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