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Py_FinalizeEx() - Bugs & caveats - Add info that NumPy and Pandas don't support reinitialization

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3.7 (EOL) 3.8 (EOL) docs type-feature
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
77.2k
Forks
36k
PR-Merge-Kennzahlen
PR-Kennzahlen ausstehend

Beschreibung

BPO 34665
Nosy @jcmuel

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:

assignee = None
closed_at = None
created_at = <Date 2018-09-13.18:25:52.309>
labels = ['3.8', 'type-feature', '3.7', 'docs']
title = "Py_FinalizeEx() - Bugs & caveats - Add info that NumPy and Pandas don't support reinitialization"
updated_at = <Date 2018-09-13.18:25:52.309>
user = 'https://github.com/jcmuel'

bugs.python.org fields:

activity = <Date 2018-09-13.18:25:52.309>
actor = 'jcmuel'
assignee = 'docs@python'
closed = False
closed_date = None
closer = None
components = ['Documentation']
creation = <Date 2018-09-13.18:25:52.309>
creator = 'jcmuel'
dependencies = []
files = []
hgrepos = []
issue_num = 34665
keywords = []
message_count = 1.0
messages = ['325275']
nosy_count = 2.0
nosy_names = ['docs@python', 'jcmuel']
pr_nums = []
priority = 'normal'
resolution = None
stage = None
status = 'open'
superseder = None
type = 'enhancement'
url = 'https://bugs.python.org/issue34665'
versions = ['Python 3.7', 'Python 3.8']

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

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

Finde den Dokumentationsabschnitt, der Py_FinalizeEx() und seine Fehler oder Einschränkungen beschreibt. Füge die angeforderte Information hinzu, dass NumPy und Pandas keine Reinitialisierung unterstützen, und überprüfe anschließend, dass die Dokumentation diese Einschränkung korrekt darstellt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
numpy, pandas, python
Bereich
documentation
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
45/100

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