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oslcquery speed up large --percontribution querying by parallelising query with processing of results from previous query

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python
Domínio
api, cli

Direção de pesquisa

Comece localizando a implementação de oslcquery e o caminho de consulta --percontribution neste cliente Python. Use o comando large-project fornecido como baseline de desempenho e, em seguida, verifique se o processamento dos resultados se sobrepõe à próxima consulta e se o tempo de execução medido melhora sem alterar os resultados exportados.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

enhancement

One example doing counting of artifacts/module in a very large GC project with 1253 contributions containing 25886 modules and total of 6722401 bindings was spending about 50% of the time processing results, sequentially with the queries; if the processing can be done in parallel with the next query that's a significant speedup. Probably doesn't need anything more fancy/complicated than processing in parallel with the next query, but I suppose some more speedup might be possible with a controlled number of queries in parallel, at the cost of server load.

-q rdm_types:ArtifactFormat=jazz_rm:Module -s oslc_rm:uses,dcterms:title,dcterms:identifier

Linguagem predominante
HTML
Estrelas
52
Forks
32
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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