Build DAG from functions directly
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
既存の ad_hoc_utils パスと Builder().with_modules() エントリーポイントから始めて、現在どのように関数オブジェクトが DAG に変換されているかを理解します。Issue ではファイルもテストも指定されていません。完了の条件は、サポートする関数ベースの API を 1 つ選んで文書化し、テストでカバーし、既存のモジュール読み込みワークフローを維持することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Add first-class way to build a DAG from function objects (in contrast to DIY/ hacky). The user API could be either:
Builder().with_functions()- or an intermediary
my_module = module_from_functions(fns*)then passed to.with_modules()
Goals:
- simplify codebase
- foundation for better hierarchical / nested graph structures (i.e., subdags)
Current
At the core of Hamilton, users:
- write functions in a Python module ("dataflow code")
- load that module in the "driver code" to build a DAG
- execute the DAG via the Driver
Problem
- It is currently possible to build Hamilton DAGs from functions, but we have no official "here's how you do it" that we guarantee we'll support.
ad_hoc_utilsmeans exactly the opposite
- In a notebook, there's no good reason to create a module from a notebook function before passing to Hamilton (except our how constraints)
- Python module machinery is complex and adds indirection to the codebase (tests, notebook extension, LSP)
Benefits
- greatly simply many unit tests
- facilitate marimo integration
Hamilton 2.0 / Broader perspective
There's no well-defined structure or purpose to Hamilton top-level modules (e.g., nodes, graph_types, graph_utils, graph, ad_hoc_utils, base, hamilton.common, models). I propose a structure that matches the Hamilton lifecycle:
hamilton.parser: everything that deals with source code: how functions are written, if type annotations are present (not type matching), collecting functions from modules, converting a notebook cell string to a module, remove comments and docstring before hashing source codehamilton.compiler: converting code to DAG: structuring the DAG from functions, applying function modifiers, validating types, etc.- remove
ad_hoc_utils
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2.6k
- フォーク
- 223
- 平均マージ
- 14時間
- マージ済み PR（30日）
- 12
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
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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