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Provide a custom repr for function params in `@step` decorator

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theme:pytest
Lingua principale
Python
Stelle
814
Fork
260
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

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?

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Direzione di ricerca

Inizia con la logica di rappresentazione dei casi speciali in allure-python-commons/src/utils.py e traccia il modo in cui @step raccoglie i parametri delle funzioni. Definisci come un formatter esplicito debba essere accettato e applicato ai parametri, quindi verifica che gli array numpy e i dizionari producano l'output compatto richiesto senza modificare il comportamento predefinito.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
testing-qa
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
38/100

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