Inputs type annotation mismatch

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#1,180 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 7 ngày

@YashAnand69 đang làm issue này rồi.

Từ ngày 18/10/2026.

  • #1768 của @YashAnand69 — đang mở

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data-engineering, data-visualization

Hướng nghiên cứu

Tái hiện các ví dụ bằng Driver.execute(...), inputs và Builder.build(), sau đó theo dõi việc xác thực kiểu đầu vào và quá trình kết xuất visualization được đề cập trong issue. Issue liệt kê một số kết quả có thể xảy ra thay vì một bản sửa lỗi đã được chọn, vì vậy để hoàn tất cần có hành vi được thống nhất, coverage cho trường hợp external_input không khớp và cách xử lý hoặc hiển thị rõ ràng hơn.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

triage

This is a scenario that happened to a user and we could surface better errors

Current behavior

Take a look at the type annotations for external_input. The current dataflow definition is valid because the types are deemed equivalent (Any is special, it is both a subclass and super class of all types, including MyClass)

from typing import Any

class MyClass:
   def __init__(self):
      ...

def foo(external_input: MyClass) -> int:
   return 1
   
def bar(external_input: Any) -> int:
   return 2
   
def join_nodes(foo: int, bar: int) -> int:
   return foo + bar

The problem happens when calling Driver.execute(...) and specifying external_input. If the user expects it to take Any and pass a value that's not MyClass, the input validation will say that there's a type mismatch without more details.

inputs = {"external_input": 31} 
dr.execute(["join_nodes"], inputs=inputs)

Additionally, because of the way visualizations are rendered, the two external_input will appear with the same type despite being annotated differently.

Also, the problem is specific to inputs. The following DAG wouldn't raise an error despite the object not matching the annotated type because there's no runtime type validation by default:

from typing import Any

class MyClass:
   def __init__(self):
      ...
      
def internal_input() -> MyClass:
   return 31

def foo(internal_input: MyClass) -> int:
   return 1
   
def bar(internal_input: Any) -> int:
   return 2
   
def join_nodes(foo: int, bar: int) -> int:
   return foo + bar

dr.execute(["join_nodes"])

Potential solutions

  • we could have better errors on input type validation
  • we could warn that nodes are annotated differently but with valid types at Builder.build() time
  • display the different type annotations in the visualization (I suggest against because it would be confusing since it can only be "one type at a time")
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
2.6k
Fork
228
Merge trung bình
8 ngày 9 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
27

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của apache/hamilton

Tất cả issue của apache/hamilton

Issue tương tự

Thêm issue về Data Engineering

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.