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Automatic serialization/deserialization of Numpy arrays

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critical enhancement
Langage dominant
Python
Étoiles
19
Forks
2
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Description

See https://gitlab.com/openflexure/openflexure-microscope-server/-/blob/master/openflexure_microscope/utilities.py#L25

We should introduce into the spec common scientific data types, and sensible ways to (de)serialize them.

Start with Numpy arrays (as we've already done this, see link above).

Discussion: What other scientific data types might be useful?

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Piste de recherche

Lisez le fichier lié openflexure_microscope/utilities.py autour de la ligne 25 pour comprendre la sérialisation existante des tableaux NumPy, puis examinez la spécification de ce projet et ses chemins de sérialisation. Le travail est terminé lorsque la spécification définit une représentation pertinente des tableaux NumPy et prend en charge la sérialisation et la désérialisation, le traitement des autres types de données scientifiques étant laissé comme une discussion résolue.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
numpy, python
Domaine
api, data
Type d'issue
Fonctionnalité
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
45/100

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