Improve test coverage.
まだ誰も着手していません。
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
- 35/100
- 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
- testing-qa
調査の方向性
まず、言及されている初期化および制約のエントリーポイントを見つけます: make_background_from_wrf、make_initialization_from_hrr、make_constraint_from_era5。既存のテストスイートを確認し、file_name=None のケースを含めて、これらの関数のカバレッジを追加します。その後、拡張ラグランジュエンジンのユニットテストを追加します。完了の条件は、名前が挙げられた非 TensorFlow パスと auglag の動作が、成功するテストによってカバーされていることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Codecov has been installed and run for PyDDA. Serious improvements are needed to the current test suite as overall coverage is 58%. Some of this is because the tensorflow tests are skipped since it is an optional dependency. However, the non tensorflow-related functions
The following functions need unit tests to improve the test coverage:
pydda.initialization.make_background_from_wrf
pydds.initialization.make_initialization_from_hrr
pydda.constraints.make_constraint_from_era5 needs a test for file_name=None
Unit tests for the augmented Lagrangian (auglag) engine.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 112
- フォーク
- 50
- 平均マージ
- 10時間 8分
- マージ済み PR（30日）
- 4
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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