allure-framework / allure-framework/allure-python
Provide a custom repr for function params in `@step` decorator
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 814
- Forks
- 260
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
I have a function like:
```
@step
def foo(x: np.ndarray, y: Dict[str, np.ndarray]): ...
```
It is marked with `@step` decorator and my problem is that the output in the allure repo is too large. I see that the special case of `represnet` is here https://github.com/allure-framework/allure-python/blob/3c74fd540021f776be7b52f8078c9d34eee5c3b6/allure-python-commons/src/utils.py#L167
So I was wondering how to handle other objects like `np.ndarray` or `Dict[str, np.ndarray]`?
One way is to subclass `dict` and give a nice `repr` to it, but what with a single numpy array?Sublassing it just so it got a better `repr` for allure looks... excessive?
Can `@step` accept an additional argument that will explicitly tell it hot to handle `obj -> str` representation?
#### I'm submitting a ...
- [x ] feature request
#### What is the current behavior?
A long text output in the allure report for types like `np.ndarray` or `Dict[str, np.ndarray]` that have long `repr`.
#### What is the expected behavior?
Make `@step` that receives explicit formatter so I can write:
```
def _my_repr(x: np.ndarray, y: Dict[str, np.ndarray]):
return format_1(x), format_2(t) # <-- custom formatting code here
@step(formatter=_my_repr)
def foo(x: np.ndarray, y: Dict[str, np.ndarray]): ...
```
#### Please tell us about your environment:
allure-pytest==2.9.45
allure-python-commons==2.9.45
pytest==6.2.5
#### Other information
I am willing on implementing that feature conditional on the fact there is a way of accepting that change to the mainstream. Will you accept a PR that parametrize `@step` in such a way?
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit der Logik für die Darstellung von Sonderfällen in allure-python-commons/src/utils.py und verfolgen Sie, wie @step Funktionsparameter sammelt. Definieren Sie, wie ein expliziter Formatter für Parameter akzeptiert und angewendet werden soll, und verifizieren Sie anschließend, dass numpy-Arrays und Dictionaries die angeforderte kompakte Ausgabe erzeugen, ohne das Standardverhalten zu ändern.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- numpy, python
- Bereich
- testing-qa
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 38/100