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Automatic serialization/deserialization of Numpy arrays
オープン
まだ誰も着手していません。
critical
enhancement
- 主要言語
- Python
- スター
- 19
- フォーク
- 2
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
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?
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
リンク先の openflexure_microscope/utilities.py を25行目付近まで読んで、既存の NumPy 配列のシリアライズを理解し、その後、このプロジェクトの仕様とシリアライズの経路を調査してください。仕様で NumPy 配列の妥当な表現が定義され、シリアライズとデシリアライズがサポートされ、その他の科学データ型の扱いについては解決済みの議論として残されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- numpy, python
- 領域
- api, data
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 45/100