[coverage] Conformance findings: SESSION-010

Abierto
#883 0 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
64/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
api, backend

Línea de trabajo

Empieza por localizar user_friendly_error_message() y _extract_error_message_from_headers(), y después revisa la prueba de Expected Failure para SESSION-010 del coverage fan-out. Se considera terminado cuando el error de autenticación al abrir la sesión conserva el detalle del servidor y el estado HTTP 401 en el RequestError mostrado, en lugar de devolver únicamente el mensaje genérico.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Surfaced by the multi-language coverage fan-out while conformance-testing these SPEC-IDs against databricks/databricks-sql-python.

Each is committed as an expected-failure (xfail) test in the coverage PR — the test asserts the CORRECT behavior and stays red until this driver is fixed.

  • SESSION-010: Thrift session-open auth failure discards the server's detail: an HTTP 401 with "Token has expired" in the body surfaces as a bare RequestError("Error during request to server. "), dropping both the server text and the 401 status, so callers cannot distinguish an expired token from a bad warehouse or a network fault. user_friendly_error_message() appends only header-sourced detail (_extract_error_message_from_headers) and never the HTTP status.

Reference driver PR: https://github.com/databricks/databricks-jdbc/pull/1587
Coverage PR (reproducing xfail tests): https://github.com/databricks/databricks-driver-test/pull/974

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
233
Forks
152
Merge medio
21 h 5 min
PR fusionados (30 d)
10

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de databricks/databricks-sql-python

Todos los issues de databricks/databricks-sql-python

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.