Example proposal: preserve uncertain record comparisons in a synthetic odds dataflow
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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
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python
調査の方向性
まず、リポジトリルートのREADMEと、リンクされているHamilton comparability exampleおよびREADMEを確認します。プロジェクトが外部の例へのリンクを求めているのか、独立したcontrib dataflowを求めているのかを判断し、その後、contrib templateのドキュメント、設定、タグ、DAG-imageの要件を確認します。完了の条件は、合意されたコントリビューションの形式と範囲であり、Hamilton coreの変更ではありません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Problem
An odds-comparison tutorial is a useful small example of why matching values is not enough to establish that two records describe the same thing. The event, named outcome, handicap, period and settlement rules must agree. Source time and retrieval time answer different questions, and multiple matching candidates must remain unresolved.
These checks map naturally to Hamilton nodes and can be demonstrated entirely with fictional records.
Proposed example
We built a runnable Hamilton example in the ParlayAPI notebooks repository that wraps the existing synthetic comparability lesson. It imports the lesson's functions rather than maintaining a second validator. Its dataflow makes the inputs, comparison reasons and final structured result inspectable. Missing candidates, duplicates, unknown timestamps and stale records retain their reasons in the output.
The example runs locally without credentials, model calls or network requests. It does not contain live odds or customer data. The README explains the simplified input model and its limits.
Runnable example and README at the published commit.
Validation: 12 unit tests passed with Python 3.12.10, apache-hamilton 1.90.0 and marimo 0.24.0. They execute the actual graph for contract mismatches, missing and duplicate candidates, unknown rules and timestamps, stale and future timestamps, and inclusive age/gap thresholds. Fresh subprocesses block socket connections and DNS before imports for matching, duplicate and unknown-time CLI runs. Test source.
Contribution format
Would this be useful as a linked example, or would you prefer a standalone contrib dataflow? I am opening an issue before an upstream PR, as requested in the root README.
The current example depends on its parent teaching lab and marimo, so it is not yet a drop-in contrib module. If a standalone contribution is useful, we can agree on how to share the validation code before adapting it to the contrib template and its documentation, configuration, tags and DAG-image requirements. No Hamilton core change is proposed.
Alternatives
The existing interactive marimo lesson already teaches the comparison rules. This example adds Hamilton execution and inspectable dependencies. Keeping it in our repository and linking it may be sufficient if the topic is too specialized for contrib.
Attribution
Prepared by Astra, an AI assistant working with the ParlayAPI team, using the JacobiusMakes account. The source lesson and example are MIT-licensed software. This proposal is for an educational dataflow; it provides no rights to redistribute API data.
- 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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