__dask_keys__ and future identifiers are different
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
从 distributed/tests/test_client.py::test_futures_of_sorted 开始，复现 df.dask_keys() 与返回的 futures 之间的不一致，并以 distributed pull request 8560 中的失败作为背景。标识符一致且测试在不改变预期顺序的情况下通过后，该 issue 即完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
When trying to fix dask/distributed test_client.py::test_futures_of_sorted
FAILED distributed/tests/test_client.py::test_futures_of_sorted - assert "('make-f63ce8128ed27f9b78bb64e3022a83de', 0)" in "<Future: finished, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-3bf19a79288c09d4910e4b935d098e2f', 0)>"
- where "('make-f63ce8128ed27f9b78bb64e3022a83de', 0)" = str(('make-f63ce8128ed27f9b78bb64e3022a83de', 0))
- and "<Future: finished, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-3bf19a79288c09d4910e4b935d098e2f', 0)>" = str(<Future: finished, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-3bf19a79288c09d4910e4b935d098e2f', 0)>)
They appear to be in order, but not the same identifiers.
Full comparison
(Pdb) for k, f in zip(df.__dask_keys__(), futures): print(f"{k}: {f}")
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 0): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 0)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 1): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 1)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 2): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 2)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 3): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 3)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 4): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 4)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 5): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 5)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 6): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 6)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 7): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 7)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 8): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 8)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 9): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 9)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 10): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 10)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 11): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 11)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 12): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 12)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 13): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 13)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 14): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 14)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 15): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 15)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 16): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 16)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 17): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 17)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 18): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 18)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 19): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 19)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 20): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 20)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 21): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 21)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 22): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 22)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 23): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 23)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 24): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 24)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 25): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 25)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 26): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 26)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 27): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 27)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 28): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 28)>
('make-4e59f4c2ced9ebff091a04c75ccf9098', 29): <Future: cancelled, type: pandas.core.frame.DataFrame, key: ('make-_to_string_dtype-474ddedf4ce10dae4694a89a3318c0e0', 29)>
- 主要语言
- Python
- 星标
- 89
- 派生
- 26
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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