MagicStack / MagicStack/asyncpg
insufficient data in buffer
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 8.1k
- Forks
- 468
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
* **asyncpg version**: 0.29.0
* **PostgreSQL version**: 15.6
* **Python version**: 3.11.4
* **Platform**: debian
* **Do you use pgbouncer?**: no
* **Did you install asyncpg with pip?**: yes
* **Can the issue be reproduced under both asyncio and
[uvloop](https://github.com/magicstack/uvloop)?**: not sure
```bash
AssertionError: insufficient data in buffer: requested 8 remaining 4
File "sqlalchemy/ext/asyncio/engine.py", line 659, in execute
result = await greenlet_spawn(
File "sqlalchemy/util/_concurrency_py3k.py", line 200, in greenlet_spawn
result = context.throw(*sys.exc_info())
File "sqlalchemy/engine/base.py", line 1416, in execute
return meth(
File "sqlalchemy/sql/elements.py", line 517, in _execute_on_connection
return connection._execute_clauseelement(
File "sqlalchemy/engine/base.py", line 1639, in _execute_clauseelement
ret = self._execute_context(
File "sqlalchemy/engine/base.py", line 1848, in _execute_context
return self._exec_single_context(
File "sqlalchemy/engine/base.py", line 1988, in _exec_single_context
self._handle_dbapi_exception(
File "sqlalchemy/engine/base.py", line 2347, in _handle_dbapi_exception
raise exc_info[1].with_traceback(exc_info[2])
File "sqlalchemy/engine/base.py", line 1969, in _exec_single_context
self.dialect.do_execute(
File "sqlalchemy/engine/default.py", line 922, in do_execute
cursor.execute(statement, parameters)
File "sqlalchemy/dialects/postgresql/asyncpg.py", line 580, in execute
self._adapt_connection.await_(
File "sqlalchemy/util/_concurrency_py3k.py", line 130, in await_only
return current.driver.switch(awaitable) # type: ignore[no-any-return]
File "sqlalchemy/util/_concurrency_py3k.py", line 195, in greenlet_spawn
value = await result
File "sqlalchemy/dialects/postgresql/asyncpg.py", line 558, in _prepare_and_execute
self._handle_exception(error)
File "sqlalchemy/dialects/postgresql/asyncpg.py", line 509, in _handle_exception
self._adapt_connection._handle_exception(error)
File "sqlalchemy/dialects/postgresql/asyncpg.py", line 799, in _handle_exception
raise error
File "sqlalchemy/dialects/postgresql/asyncpg.py", line 546, in _prepare_and_execute
self._rows = await prepared_stmt.fetch(*parameters)
File "asyncpg/prepared_stmt.py", line 176, in fetch
data = await self.__bind_execute(args, 0, timeout)
File "asyncpg/prepared_stmt.py", line 241, in __bind_execute
data, status, _ = await self.__do_execute(
File "asyncpg/prepared_stmt.py", line 230, in __do_execute
return await executor(protocol)
File "asyncpg/protocol/protocol.pyx", line 207, in bind_execute
File "asyncpg/protocol/coreproto.pyx", line 70, in asyncpg.protocol.protocol.CoreProtocol._read_server_messages
File "asyncpg/protocol/coreproto.pyx", line 225, in asyncpg.protocol.protocol.CoreProtocol._process__bind_execute
File "asyncpg/protocol/coreproto.pyx", line 518, in asyncpg.protocol.protocol.CoreProtocol._parse_data_msgs
File "asyncpg/protocol/protocol.pyx", line 839, in asyncpg.protocol.protocol.BaseProtocol._decode_row
File "asyncpg/protocol/prepared_stmt.pyx", line 328, in asyncpg.protocol.protocol.PreparedStatementState._decode_row
File "asyncpg/protocol/codecs/base.pyx", line 330, in asyncpg.protocol.protocol.Codec.decode
File "asyncpg/protocol/codecs/base.pyx", line 230, in asyncpg.protocol.protocol.Codec.decode_scalar
File "asyncpg/pgproto/./codecs/float.pyx", line 33, in asyncpg.pgproto.pgproto.float8_decode
File "asyncpg/pgproto/./frb.pxd", line 27, in asyncpg.pgproto.pgproto.frb_read
File "asyncpg/pgproto/./frb.pyx", line 10, in asyncpg.pgproto.pgproto.frb_check
```
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Erste Schritte
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Rechercherichtung
Beginne mit den Traceback-Einträgen in asyncpg/protocol/coreproto.pyx, asyncpg/protocol/codecs/float.pyx und asyncpg/protocol/frb.pyx und überprüfe anschließend den gezeigten asynchronen Ausführungspfad von SQLAlchemy. Reproduziere den Fehler mit den angegebenen Versionen von Python, PostgreSQL und asyncpg und ermittle, ob der abgeschnittene Puffer isoliert werden kann. Als abgeschlossen gilt die Arbeit, wenn eine bestätigte Ursache und ein Regressionstest oder eine klar dokumentierte Reproduktion vorliegen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- postgresql, python, sqlalchemy
- Bereich
- databases
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100