matplotlib / matplotlib/pytest-mpl
How to deal with multiple valid test results
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 272
- Forks
- 53
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Depending on the version of matplotlib, the way it was installed, the way other dependencies were installed and a bunch of other random factors, the results of our image comparison tests can vary slightly.
Enough to fall way out of the tolerance window, but still being perfectly valid results.
So we have a set of multiple valid baseline images for most of our tests, but don't really have a good way to actually test if any of them matches.
Right now, we are using our own fork of pytest-mpl, which does support testing against multiple baselines: https://github.com/OGGM/pytest-mpl
But maintaining that has been a consistent pain, and it's getting harder the more upstream pytest-mpl evolves.
This must be a general issue not only we have. What is the proper way to deal with it?
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Lies zunächst das bestehende Verhalten des Bildvergleichs von pytest-mpl und den verlinkten OGGM/pytest-mpl-Fork, der mehrere Baselines unterstützt. Kläre, wie Kandidaten-Baselines ausgewählt werden sollten und was als Treffer gilt; als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn ein dokumentierter, wartbarer Ansatz vorliegt, der gegen mehrere gültige Bilder testet, ohne auf den Fork angewiesen zu sein.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- testing-qa
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100