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Refactor Error Handling: Introducing Structured, Typed Exceptions for Clearer Server & Validation Errors

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
リファクタリング
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
backend-api-design, documentation, testing-qa

調査の方向性

Start by reviewing the completed exception work in exceptions.py and the HTTP/XML mapping in _api_calls.py. Run the existing test suite, then update tests including test_too_long_uri to cover typed exceptions and backward compatibility. Done means the tests pass and the error-handling documentation includes retry, missing-resource, and permission examples.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Problem Summary

OpenML-Python currently funnels diverse server and client-side errors into the broad exceptions OpenMLServerError and OpenMLServerException. This limits users and downstream systems from:

  1. Distinguishing retryable vs non-retryable failures
  2. Providing meaningful user-facing error messages
  3. Programmatically responding to rate limits, missing resources, or validation failures
  4. Debugging large-scale uploads where different failure modes look identical
Current Situation

All these different scenarios raise the same generic exception:

try:
    openml.datasets.get_dataset(999999)
except OpenMLServerError:
    # Could be dataset missing, rate limit, timeout, validation issue, DB issue, etc.
    pass
Proposed Solution

Introducing a hierarchical exception system with specific, typed error classes:

OpenMLServerError (existing)
├── OpenMLURITooLongError (HTTP 414)
├── OpenMLRateLimitError (HTTP 429)
├── OpenMLNotFoundError (HTTP 404)
├── OpenMLTimeoutError (HTTP 408, 504)
├── OpenMLServiceUnavailableError (HTTP 503)
├── OpenMLAuthenticationError (missing/invalid API key)
├── OpenMLNotAuthorizedError (insufficient permissions)
│
└── OpenMLServerException (existing)
    ├── OpenMLServerNoResult (existing - empty results)
    ├── OpenMLValidationError (code 163, validation failures)
    └── OpenMLDatabaseConnectionError (code 107, temporary DB issues)
Key Benefits
  1. Typed Exceptions → programmatic handling (except OpenMLRateLimitError: retry).
  2. HTTP & OpenML Code Mapping → consistent error interpretation.
  3. Rich Metadata → e.g., retry_after, resource_type, timeout_seconds.
  4. Backward Compatible → all classes still inherit existing base exceptions.

I will systematically link the changes to this thread. Hope this helps users and contributors alike.

Implementation Checklist

PR1 — Typed Exceptions (exceptions.py only)

  • Add new typed exception classes
  • Organize categories (HTTP, validation, auth, timeout, DB, etc.)
  • Keep backward compatibility

PR2 — Server Error Mapping (_api_calls.py)

  • Map HTTP status codes → typed exceptions
  • Map OpenML XML error codes → typed exceptions
  • Add message-based fallbacks
  • Add pre-check for overly long URLs

PR3 — Test Suite Updates

  • Update tests to expect typed exceptions
  • Fix test_too_long_uri with pre-request check
  • Ensure full backward compatibility

PR4 — Documentation

  • Update error-handling documentation
  • Add examples for retry, missing resources, permissions
  • Submit PR4
主要言語
Python
スター
361
フォーク
296
平均マージ
2日 20時間
マージ済み PR（30日）
2

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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