bytearray.resize() must not clear the object on error (memory allocation failure)

Aperta
#157,242 2 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
backend

Direzione di ricerca

Inizia dal percorso di bytearray.resize() e dal suo utilizzo di _PyBytes_Resize(), quindi riproduci l’esempio fornito di _testcapi.set_nomemory(). Il lavoro è completato quando un resize fallito solleva MemoryError preservando il contenuto di bytearray, con un test di regressione che copra questo comportamento.

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

Descrizione

interpreter-core type-bug

Python 3.15 reimplemented bytearray using an internal bytes object (to implement the bytearray.take_bytes() method). _PyBytes_Resize() is used internally to resize the bytearray object. Problem: if _PyBytes_Resize() fails, the bytearray object is cleared.

On Python 3.14, the bytearray is not cleared on resize failure.

The following example works on Python 3.14 but fails on Python 3.15.

import _testcapi

data = b'some data'
ba = bytearray(data)
try:
    try:
        _testcapi.set_nomemory(0)
        ba.resize(1024)
    except MemoryError:
        pass
    else:
        raise AssertionError("expect MemoryError")
finally:
    _testcapi.remove_mem_hooks()
if ba != data:
    raise AssertionError(f"{ba} != {data}")
Linked PRs
  • gh-157243
  • gh-157340
  • gh-157344
  • gh-157350
  • gh-157351
  • gh-157352
  • gh-157371
  • gh-157375
  • gh-157431
  • gh-157619
  • gh-157723
  • gh-157811
Lingua principale
Python
Stelle
77.2k
Fork
36k
Merge medio
1g 9h
PR unite (30g)
558

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di python/cpython

Tutte le issue di python/cpython

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.