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make generated plot HTML reproducible

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feature P3
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
18.8k
Forks
2.8k
Ø Merge
16 Std. 26 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
21

Beschreibung

The HTML/js contains UUIDs generated by python's built-in uuid.uuid4. By nature, those are unique and totally random.

But if you generate documents as part of a pipeline (e.g. via https://dvc.org/ ) then it would be great to have them reproducible down to the byte.

import plotly.express as px

fig =px.scatter(x=range(10), y=range(10))
fig.write_html("file1.html")
fig.write_html("file2.html")

The files will be identical except from the UUIDs.

I "solved" this problem by monkey-patching the relevant function:

# monkey patch
import uuid
import random

uuid4_rnd = random.Random(0)
def uuid4_seeded():
    """Generate a random UUID using random.Random"""
    return uuid.UUID(bytes=uuid4_rnd.randbytes(16), version=4)

uuid.uuid4 = uuid4_seeded

fig =px.scatter(x=range(10), y=range(10))
fig.write_html("file.html")

re-executing this snippet will produce identical files.

It would be great to exchange one function (or set a seed for an internal version of uuid) in plotly instead of hijacking the python built-in.

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne beim Einstiegspunkt fig.write_html und verfolge, an welchen Stellen UUIDs in das generierte HTML/JavaScript eingefügt werden. Vergleiche wiederholte Schreibvorgänge der Beispielfigur und ermittle, wie Plotly eine deterministische UUID-Erzeugung oder das Setzen eines Seeds dafür bereitstellen sollte. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn identische HTML-Dateien Byte für Byte erzeugt werden können, ohne Pythons uuid.uuid4 zu monkey-patchen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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