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graphlib.invert() and graphlib.transitive()

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stdlib type-feature
主要言語
Python
スター
77.2k
フォーク
35.9k
PR マージ指標
PR 指標を取得中

説明

Feature or enhancement

Proposal:

I want to propose two utility functions to be added to the graphlib module.

First invert():

>>> graphlib.invert({"a": ["b, "c"]})
{"b": {"a"}, "c": {"a"}}

Second as_transitive():

>>> graphlib.as_transitive({"a": ["b"], "b": ["c"]})
{"a": {"b", "c"}, "b": {"c"}}

Background: I've been working with graphlib.TopologicalSorter a lot, and found it to be extremely helpful working with task graphs both for static analysis and real-time processing.

invert() is a crucial step for processing a task graph backwards or for analysing dependents instead of dependencies. For example, if you build a set of components in topological order, you might clean them in inverse topological order (if a component can be used to clean the things that depend on it).

as_transitive() is valuable for static analysis. For example in a package dependency graph the transitive closure is what you must package in order to deploy a product. The inverse transitive dependency graph is what you must revalidate when changing a package.

These two operations would round out the basic capabilities needed for graph processing tasks (as opposed to the more mathematical analysis provided by a package like NetworkX).

Has this already been discussed elsewhere?

This is a minor feature, which does not need previous discussion elsewhere

Links to previous discussion of this feature:

No response

Linked PRs
  • gh-130875

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. 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

まず graphlib.TopologicalSorter と関連する PR gh-130875 を確認し、次に提案されている invert() と as_transitive() の例を既存の graphlib API と比較します。両方のユーティリティで動作と実装に一貫性があり、文書化された例と関連するグラフケースをカバーするテストがあれば完了です。

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
python
領域
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
25/100

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