Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Task.read interprets data incorrectly for short reads

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#528 1 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
api, testing-qa

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với nidaqmx.Task.read và bài kiểm thử được mô tả trong tests/component/test_task_read_ai.py, đặc biệt là trường hợp thu thập hữu hạn nhiều kênh với lần đọc thiếu mẫu. Tái hiện lỗi bằng cách đặt samples_to_acquire thành 5 và samples_to_read thành 10, sau đó xác minh rằng dữ liệu 2D được trả về chứa các mẫu hợp lệ cho từng kênh mà không có giá trị nào bị ghi đè.

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

Mô tả

When DAQmxReadAnalogF64 with DAQmx_Val_GroupByChannel returns fewer samples than requested, it squashes the valid samples together at the beginning of the buffer. The way that nidaqmx.Task.read handles short reads doesn't take this into account, so it may return samples that have been overwritten.

Test case (from tests/component/test_task_read_ai.py, under development):

def test___analog_multi_channel_finite___read_too_many_sample___returns_valid_2d_channels_samples_truncated(
    ai_multi_channel_task: nidaqmx.Task,
) -> None:
    samples_to_acquire = 5
    ai_multi_channel_task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=1000.0, sample_mode=AcquisitionType.FINITE, samps_per_chan=samples_to_acquire)
    num_channels = ai_multi_channel_task.number_of_channels
    samples_to_read = 10

    data = ai_multi_channel_task.read(samples_to_read)

    expected = [
        [_get_voltage_offset_for_chan(chan_index) for _ in range(samples_to_acquire)]
        for chan_index in range(num_channels)
    ]
    _assert_equal_2d(data, expected, abs=VOLTAGE_EPSILON)

Result (lib and grpc fail the same way, because the underlying interpreters have consistent behavior here):

_ test___analog_multi_channel_finite___read_too_many_sample___returns_valid_2d_channels_samples_truncated[library_init_kwargs] _

ai_multi_channel_task = Task(name=_unnamedTask<0>)

    def test___analog_multi_channel_finite___read_too_many_sample___returns_valid_2d_channels_samples_truncated(
        ai_multi_channel_task: nidaqmx.Task,
    ) -> None:
        samples_to_acquire = 5
        ai_multi_channel_task.timing.cfg_samp_clk_timing(rate=1000.0, sample_mode=AcquisitionType.FINITE, samps_per_chan=samples_to_acquire)
        num_channels = ai_multi_channel_task.number_of_channels
        samples_to_read = 10

        data = ai_multi_channel_task.read(samples_to_read)

        expected = [
            [_get_voltage_offset_for_chan(chan_index) for _ in range(samples_to_acquire)]
            for chan_index in range(num_channels)
        ]
>       _assert_equal_2d(data, expected, abs=VOLTAGE_EPSILON)

tests\component\test_task_read_ai.py:144:
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

data = [[1.000091555528428, 1.000396740623188, 1.000396740623188, 0.999786370433668, 0.999786370433668], [3.000274666585284, ...4, 2.999969481490524], [3.000274666585284, 3.000579851680044, 3.000579851680044, 2.999969481490524, 2.999969481490524]]
expected = [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0]], abs = 0.001

    def _assert_equal_2d(data: List[List[float]], expected: List[List[float]], abs: float) -> None:
        # pytest.approx() does not support nested data structures.
        assert len(data) == len(expected)
        for i in range(len(data)):
>           assert data[i] == pytest.approx(expected[i], abs=abs)
E           assert [3.000274666585284, 3.000579851680044, 3.000579851680044, 2.999969481490524, 2.999969481490524] == approx([2.0 ± 1.0e-03, 2.0 ± 1.0e-03, 2.0 ± 1.0e-03, 2.0 ± 1.0e-03, 2.0 ± 1.0e-03])
E
E             comparison failed. Mismatched elements: 5 / 5:
E             Max absolute difference: 1.000579851680044
E             Max relative difference: 0.3334621643612693
E             Index | Obtained          | Expected
E             0     | 3.000274666585284 | 2.0 ± 1.0e-03
E             1     | 3.000579851680044 | 2.0 ± 1.0e-03
E             2     | 3.000579851680044 | 2.0 ± 1.0e-03
E             3     | 2.999969481490524 | 2.0 ± 1.0e-03
E             4     | 2.999969481490524 | 2.0 ± 1.0e-03

tests\component\test_task_read_ai.py:151: AssertionError

NI IO Trace shows:
image
image
image
image
image

The original array was
[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,2,2,2,2,2,0,0,0,0,0,3,3,3,3,3,0,0,0,0,0]
then it was squashed to
[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x]
When this happened, the old 2s were overwritten with 3s.

This test case passes if you increase the number of samples to acquire because a larger read buffer prevents the old/new sample positions from overlapping.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
590
Fork
199
Merge trung bình
1 ngày 8 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
7

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 ni/nidaqmx-python

Tất cả issue của ni/nidaqmx-python

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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