Python3 regression for urllib(2).urlopen(...).fp for chunked http responses
Offen
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3.7 (EOL)
3.8 (EOL)
stdlib
type-bug
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 77.2k
- Forks
- 36k
- Ø Merge
- 1 T. 9 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 558
Beschreibung
| BPO | 34629 |
|---|---|
| Nosy | @orsenthil, @tirkarthi, @jaswdr |
| Files |
Note: these values reflect the state of the issue at the time it was migrated and might not reflect the current state.
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GitHub fields:
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closed_at = None
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labels = ['3.7', '3.8', 'type-bug', 'library']
title = 'Python3 regression for urllib(2).urlopen(...).fp for chunked http responses'
updated_at = <Date 2022-01-16.18:48:30.633>
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bugs.python.org fields:
activity = <Date 2022-01-16.18:48:30.633>
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creation = <Date 2018-09-11.16:36:09.256>
creator = 'tkruse'
dependencies = []
files = ['47796']
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messages = ['325025', '396823']
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nosy_names = ['orsenthil', 'xtreak', 'tkruse', 'jaswdr']
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type = 'behavior'
url = 'https://bugs.python.org/issue34629'
versions = ['Python 3.4', 'Python 3.5', 'Python 3.6', 'Python 3.7', 'Python 3.8']
Beitragsleitfaden
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
Beginne mit dem hochgeladenen urllib_issue.py-Reproducer und dem urllib-Bibliothekscode, der urlopen-Antworten verarbeitet. Untersuche, wie HTTP-Antworten mit Chunked-Encoding das .fp-Attribut bereitstellen, und vergleiche dies mit dem im Issue beschriebenen Verhalten von Python 3. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die Regression verstanden ist und das erwartete .fp-Verhalten für Antworten mit Chunked-Encoding wiederhergestellt wurde.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- networking
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100