Inconsistent error messages when returning the wrong type for the type-conversion magic methods
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 77.2k
- Fork
- 35.9k
- Chỉ số merge pull request
- Chỉ số pull request đang chờ
Mô tả
Bug report
Bug description:
I noticed the error messages between magic methods like __int__ and __float__ were inconsistent. This seems like slightly undesirable behavior to me. I used the following code to generate many of them.
class Foo:
def __int__(self):
return None
def __float__(self):
return None
def __bytes__(self):
return None
def __complex__(self):
return None
def __bool__(self):
return None
def __str__(self):
return None
try:
int(Foo())
except Exception as e:
print(e)
try:
float(Foo())
except Exception as e:
print(e)
try:
bytes(Foo())
except Exception as e:
print(e)
try:
complex(Foo())
except Exception as e:
print(e)
try:
bool(Foo())
except Exception as e:
print(e)
try:
str(Foo())
except Exception as e:
print(e)
And the output is as follows:
__int__ returned non-int (type NoneType)
Foo.__float__ returned non-float (type NoneType)
__bytes__ returned non-bytes (type NoneType)
__complex__ returned non-complex (type NoneType)
__bool__ should return bool, returned NoneType
__str__ returned non-string (type NoneType)
The first issue I've made, but seems like a reasonable bug. I'm not sure if there are other "type-conversion" magic methods out there that aren't consistent.
CPython versions tested on:
3.13, 3.12
Operating systems tested on:
Windows
Linked PRs
- gh-130835
- gh-144737
- gh-144827
- gh-151894
- gh-154606
- gh-156080
- gh-156120
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách chạy reproducer của issue và so sánh các thông báo được báo cáo cho từng phương thức magic chuyển đổi kiểu. Xem lại các PR được liên kết để xác định những trường hợp nào đã được xử lý và còn lại những gì; được xem là hoàn tất khi các thông báo lỗi liên quan có hành vi nhất quán, đã được thống nhất và có kiểm thử hồi quy bao phủ.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- backend
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100