feat: Add CLI Commands for Browsing and Searching OpenML Runs
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- cli, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Start with the runs_list(), runs_info(), and runs_download() entry points in openml/cli.py, then review the existing CLI patterns for configure, models, datasets, and tasks. Run the CLI tests in tests/test_openml/test_cli.py; done means the three commands support the documented filters, details, downloads, formatting, and mocked API behavior.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Metadata
New Tests Added: Yes
Documentation Updated: No (CLI help text serves as documentation)
Change Log Entry: "Add CLI commands for browsing and searching OpenML runs: openml runs list, openml runs info, and openml runs download"
Details
What does this PR implement/fix?
This PR adds three new CLI subcommands under openml runs to improve the user experience of the run catalogue:
openml runs list - List runs with optional filtering (task_id, flow_id, uploader, tag, pagination, output format)
openml runs info <run_id> - Display detailed information about a specific run including task, flow, evaluations, and parameter settings
openml runs download <run_id> - Download a run and save predictions to local cache
Why is this change necessary? What is the problem it solves?
Currently, users must write Python code to browse or search OpenML runs, even for simple tasks like listing runs for a specific task or downloading run results. This creates a barrier to entry and makes the run catalogue less accessible. Adding CLI commands allows users to interact with the run catalogue directly from the command line without writing code.
This directly addresses the ESoC 2025 goal of "Improving user experience of the run catalogue in AIoD and OpenML".
How can I reproduce the issue this PR is solving and its solution?
Before (requires Python code):
import openml
runs = openml.runs.list_runs(task=[1], size=10)
for rid, run_dict in runs.items():
print(f"{rid}: Task {run_dict['task_id']}")
After (CLI commands):
# List first 10 runs for a specific task
openml runs list --task 1 --size 10
# List runs by a specific uploader
openml runs list --uploader "John Doe"
# Get detailed info about a run
openml runs info 12345
# Download a run and cache predictions
openml runs download 12345
# List runs for a specific flow, formatted as table
openml runs list --flow 42 --format table --verbose
# Filter by both task and flow
openml runs list --task 1 --flow 42
Implementation Details:
Added three new functions in openml/cli.py: runs_list(), runs_info(), and runs_download()
Integrated into main CLI parser with proper argument handling
Added comprehensive test suite in tests/test_openml/test_cli.py
Uses existing openml.runs.list_runs() and openml.runs.get_run() functions - no changes to core API
Follows existing CLI patterns (similar to configure, models, datasets, and tasks commands)
All tests use mocked API calls to avoid requiring server connections
Any other comments?
All pre-commit hooks pass (ruff, mypy, formatting)
No breaking changes
Follows project code style and patterns
Ready for review
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 361
- Fork
- 296
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của openml/openml-python
-
Documentation Good First Issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
openml/openml-python#1708 · 6 bình luận ·
-
Good First Issue module:Run testing
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
openml/openml-python#1646 · 7 bình luận · 2 reaction ·
-
Good First Issue module:Data testing
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
openml/openml-python#1644 · 4 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
openml/openml-python#1714 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
openml/openml-python#1711 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của openml/openml-python
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
EleutherAI/lm-evaluation-harness#4207 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
ClickHouse/clickhouse-connect#1057 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
open-telemetry/sig-end-user#406 ·
-
bug ci good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100